Recherche révélant comment les modèles de langage réduisent les hallucinations
amsterdam, vrijdag, 31 oktober 2025.
Une recherche récente a montré que les circuits de suppression de la couche 0 dans les modèles de langage tels que GPT-2 aident à réduire les hallucinations. En manipulant des têtes spécifiques, ces modèles peuvent fournir des réponses plus fiables et factuelles. Cela a des implications importantes pour l’application de l’IA dans le journalisme et la fourniture d’informations, où la précision est cruciale. La recherche montre que 67% des effets de la tête 0:2 sont médiatisés par le flux résiduel de la suppression→couche-11, ce qui soutient le théorème de l’inévitable hallucination de Kalai et al. (2025).
Mécanismes contre les hallucinations dans les modèles de langage
Une recherche récente a montré que les circuits de suppression de la couche 0 dans les modèles de langage tels que GPT-2 aident à réduire les hallucinations. Ces circuits bloquent mécaniquement le dévaluation des continuités factuelles et le renforcement des tokens d’hésitation, ce qui entraîne des réponses plus fiables et factuelles. En manipulant des têtes spécifiques, comme {0:2, 0:4, 0:7}, ces modèles peuvent améliorer leur différence de logits de 0.40 à 0.85 et réduire l’erreur de calibration attendue (ECE) de 0.122 à 0.091 [1].
Détails techniques de la recherche
La recherche a montré que 67% de l’effet de la tête 0:2 est médiatisé par le flux résiduel de la suppression→couche-11. Cela correspond au théorème de l’inévitable hallucination de Kalai et al. (2025), qui suggère que les modèles apprennent un mécanisme de hausse précoce de l’entropie, ce qui les pousse à créer des hésitations plutôt que des continuités factuelles à haute confiance [1][2].
Impact sur le journalisme et la fourniture d’informations
Ces résultats ont des implications importantes pour l’application de l’IA dans le journalisme et la fourniture d’informations. Dans ces domaines, la précision est cruciale. En réduisant les hallucinations, les modèles d’IA peuvent fournir des informations plus fiables, ce qui conduit à des articles de nouvelles plus précis et une fourniture d’informations plus fiable [1][2].
Avantages et inconvénients potentiels
L’utilisation de circuits de suppression de la couche 0 offre des avantages clairs, tels que la réduction des hallucinations et l’amélioration de la fiabilité des modèles d’IA. Cependant, il est également important de discuter des inconvénients potentiels et des considérations éthiques. L’une des principales préoccupations est la possibilité que ces circuits limitent la flexibilité et la créativité des modèles. De plus, il y a la question de savoir si cette approche est aussi efficace dans tous les contextes, en particulier pour des tâches plus complexes [3][4].
Applications aux Pays-Bas
Aux Pays-Bas, les développeurs travaillent à domestiquer les agents d’IA pour éviter les hallucinations. Des entreprises telles que Savvy.codes et Bonsai mettent en œuvre des techniques telles que la génération augmentée par la récupération (RAG) et le seuil de similarité pour améliorer la précision et la fiabilité des modèles de langage. Jerom Kok, propriétaire de Savvy.codes, souligne l’importance des objectifs, des rôles et de la liaison de RAG aux demandes des clients pour éviter les hallucinations [5].