Dispensé par les universitaires les plus éminents du Royaume-Uni et d'ailleurs, le Académie britanniquephare de programme de conférences présente les travaux de recherche les plus brillants en sciences humaines et sociales. Cet evènement fait partie de la Conférences d'Anna Morpurgo Davies série.
Les grands modèles de langage (LLM) ont démontré des capacités remarquables en traitement automatique du langage naturel, incitant nombre de personnes à les considérer comme capables d'utiliser et de comprendre le langage à la manière humaine. Or, cette approche néglige la distinction entre les systèmes structurels qui sous-tendent le sens et le raisonnement, et les mécanismes permettant de prédire la suite d'un texte à partir de passages similaires présents dans l'immense corpus de données d'entraînement encodé par les LLM. Ces derniers excellent dans la prédiction, et l'étendue des résultats obtenus par la seule mémorisation indexée par similarité est surprenante. Les LLM peuvent ainsi répondre à des questions complexes, générer des textes d'une fluidité étonnante sur n'importe quel sujet et dans n'importe quel style, et produire du code informatique fonctionnel.
Cependant, les limites des modèles de langage (LLM) apparaissent de plus en plus clairement. Ils peinent à effectuer des inférences logiques rigoureuses, peuvent intégrer des informations convaincantes mais totalement erronées, et ont du mal à généraliser le code au-delà d'une simple similarité superficielle avec les exemples rencontrés lors de leur apprentissage. Cette conférence présentera des recherches récentes mettant en lumière à la fois les capacités et les contraintes de ces systèmes. Elle conclura que l'avenir du traitement automatique du langage naturel réside dans des approches hybrides combinant la précision et la structure du raisonnement symbolique avec la puissance de rappel et d'accès par similarité de contenu propre au calcul neuronal.
Cette conférence sera accessible en présentiel et en ligne et sera suivie d'une réception pour les participants ; plus de détails à venir.
Si vous avez des questions concernant cet événement, veuillez envoyer un courriel. événements@thebritishacademy.ac.uk, et pour plus d'informations sur l'accessibilité, veuillez consulter le Guide d'accessibilité de Carlton House Terrace.
