dotAI 2024 - Stanislas Polu - LLMs reasoning and agentic capabilities over time

Summary

Le discours explore l'évolution rapide des transitions technologiques dans la société, en se concentrant sur l'impact de l'intelligence artificielle (IA). En commençant par des moments marquants comme AlphaZero et AlphaGo, il analyse comment l'IA a progressé pour atteindre des niveaux de compétence humains et au-delà. L'auteur décrit les développements clés des modèles d'IA, en mettant en lumière leur potentiel transformateur dans des domaines comme les mathématiques formelles et la résolution de problèmes complexes. Il conclut en soulignant que, bien que nous soyons à l'aube d'une nouvelle ère, il reste encore beaucoup à faire dans la création de produits et d'infrastructures qui permettront de libérer tout le potentiel de l'IA.

Takeaways

• 😀 Les transitions de phase dans l'IA montrent une évolution rapide des technologies, comme l'exemple d'AlphaZero, qui bat l'humain dans des jeux comme les échecs et le go.
• 😀 L'IA a connu des phases de progression, du simple traitement d'images (AlexNet) à l'acquisition de compétences humaines (AlphaGo) et la génération de texte (GPT-3 et GPT-4).
• 😀 Le concept de 'transition de phase' est appliqué à la société, avec l'IA en tant que moteur de transformation, comparable à des changements sociétaux majeurs comme l'avènement de l'électricité.
• 😀 L'émergence de l'IA dans des domaines complexes comme les mathématiques (médaille de bronze aux Olympiades internationales de mathématiques) marque une étape clé dans la puissance de raisonnement des machines.
• 😀 La clé de l'évolution de l'IA réside dans la capacité à intégrer des modèles dans des boucles de recherche, permettant de pousser leurs performances au-delà des limites humaines.
• 😀 Les modèles d'IA comme GPT-3 et GPT-4 ont montré une capacité impressionnante à accomplir des tâches en 30 minutes, un reflet de l'évolution vers des capacités humaines moyennes.
• 😀 La question se pose : l'architecture actuelle des LLM (Large Language Models) est-elle la dernière étape ou existe-t-il un futur modèle qui pourrait permettre à l'IA de penser profondément pendant de longues périodes ?
• 😀 L'IA, aujourd'hui, peut accomplir des tâches humaines dans des délais réduits, mais son déploiement à grande échelle reste encore insuffisant, particulièrement dans le monde professionnel.
• 😀 L'infrastructure et la création de produits adaptés sont essentielles pour libérer le plein potentiel de l'IA dans le monde du travail. Cela inclut l'accès aux données et la capacité d'agir sur celles-ci.
• 😀 La généralisation des modèles d'IA est encore un défi, avec des limites dans la transférabilité des connaissances entre différents domaines, comme le code et d'autres tâches de raisonnement.

Q & A

Qu'est-ce qu'une transition de phase dans le contexte de la société et de la technologie ?

Une transition de phase fait référence à un changement significatif d'un état à un autre. Dans le contexte de la société, cela pourrait être la transition d'une société pré-agricole à une société post-agricole, ou la transition de la société pré-électrique à post-électrique. Aujourd'hui, nous vivons une transition de phase de la société pré-AI à la société post-AI.

Qu'est-ce qu'AlphaZero et pourquoi est-ce important dans le contexte de l'IA ?

AlphaZero est une technologie qui, en se basant uniquement sur les règles d'un jeu, crée une machine capable de le maîtriser à un niveau supérieur. C'est comparable à une technologie extraterrestre, car elle dépasse les capacités humaines dans des jeux complexes comme les échecs et le go. AlphaZero a démontré l'énorme potentiel de l'IA dans des environnements structurés avec des règles simples.

Quels ont été les résultats marquants de l'IA dans les olympiades de mathématiques internationales (IMO) ?

Pour la première fois, une IA a remporté une médaille de bronze aux IMO. Cela représente un exploit significatif, car les IMO réunissent les meilleurs étudiants en mathématiques du monde, et l'IA a montré qu'elle pouvait rivaliser avec les meilleurs humains dans un domaine que l'on associe à la pensée logique et mathématique.

Comment les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) ont évolué dans les premières étapes du deep learning ?

AlexNet (2012) a marqué le début de l'utilisation des CNN pour la reconnaissance d'images, dépassant les performances des systèmes précédents. Les réseaux ResNet (2015) ont amélioré cela en augmentant la profondeur du réseau, offrant une meilleure reconnaissance d'images, tandis que des architectures comme AlphaGo ont combiné CNN avec des boucles de recherche pour résoudre des problèmes plus complexes.

Quel rôle le modèle Transformer a-t-il joué dans l'évolution de l'IA ?

Le Transformer, inventé en 2017, a révolutionné le domaine de la traduction automatique en réduisant considérablement le temps de traitement et en améliorant la qualité des traductions. Cela a été essentiel dans le développement des modèles GPT, permettant des progrès majeurs dans la génération de texte, en produisant des passages cohérents sur plusieurs paragraphes.

Comment GPT-3 et GPT-4 ont-ils amélioré la génération de texte ?

GPT-3, avec ses 200 à 300 milliards de paramètres, a permis pour la première fois l'émergence de l'apprentissage automatique, où le modèle pouvait comprendre et accomplir des tâches sans une programmation explicite. GPT-4 a poussé cette capacité encore plus loin, atteignant des niveaux de performance proches de ceux d'un humain moyen pour des tâches de génération de texte.

Qu'est-ce que l'AlphaProof et quel est son lien avec les mathématiques formelles ?

AlphaProof applique les LLM (modèles de langage de grande taille) à des mathématiques formelles. Dans ce cadre, les théorèmes sont considérés comme des types dans un système de types puissant, et les preuves sont du code. Cela permet de vérifier la validité des preuves, ce qui est essentiel pour des tâches mathématiques complexes, tout en générant de nouvelles théories et résultats.

Pourquoi la généralisation entre différents types de tâches est-elle un problème pour les LLM ?

Les LLM sont très performants sur des tâches locales, mais leur capacité à transférer des connaissances entre différents domaines (par exemple, entre la programmation et la logique mathématique) reste limitée. De plus, l'ajout de nouvelles modalités de données comme l'audio ou les images n'améliore pas nécessairement leur capacité à résoudre des tâches de raisonnement ou de compréhension de l'espace.

Quels sont les défis liés à l'utilisation de l'IA dans le monde professionnel ?

Les défis incluent la création d'infrastructures capables de fournir un accès aux données et aux actions nécessaires pour l'IA. De plus, il est crucial de construire des assistants spécialisés pour des tâches spécifiques, plutôt que de dépendre d'un assistant généraliste qui peut ne pas offrir une performance optimale.

Quel est le rôle crucial de l'infrastructure et des produits dans le développement de l'IA ?

L'infrastructure est essentielle pour fournir l'accès aux données et aux actions nécessaires à l'IA. En parallèle, la création de produits spécifiques, comme Dust, permet de développer des assistants spécialisés pour des tâches particulières, ce qui permet de maximiser l'efficacité et la précision des applications IA en entreprise.