Reprendre le contrôle sur les réponses de l’IA ?

Comprendre le fonctionnement interne des LLM : Anthropic a passé son LLM au microscope

Jusqu'à présent, les Large Language Models (LLM) fonctionnaient comme des boîtes noires. Nous pouvions ajuster les prompts, observer les résultats, mais sans véritablement comprendre les mécanismes internes.

La méthode du "microscope IA"

Les chercheurs d'Anthropic ont développé une approche inspirée de la neuroscience pour analyser les "circuits" computationnels à l'intérieur de Claude. Cette méthode innovante permet de :

• Identifier les concepts ("features") interprétables dans le modèle
• Comprendre comment ces concepts s'interconnectent
• Observer les flux d'information entre ces circuits

Dix comportements fondamentaux sous la loupe

L'étude s'est concentrée sur des tâches simples mais représentatives de comportements cruciaux, comme le multilinguisme, la planification et le raisonnement. 
On a découvert des concept intéressants :

• Claude possède un "langage de pensée" universel partagé entre les différentes langues
• Le modèle planifie plusieurs mots à l'avance, contrairement aux hypothèses initiales
• Dans certains cas, Claude fabrique des argumentations plausibles et compréhensible par l’humain plutôt que de suivre une logique rigoureuse
   

Les découvertes qui changeront notre approche des LLM

Au-delà de l’aspect scientifique de ces découvertes, ces révélations ouvrent de nouvelles perspectives pour contrôler précisément les sorties des modèles. Et c’est précisément ce qui nous intéresse !

La pensée multilingue et ses implications

L'analyse montre que Claude ne possède pas des "sous-modèles" séparés pour chaque langue, mais plutôt un espace conceptuel partagé. Concrètement, cette découverte permet d'envisager :

• Des instructions de contrôle universelles fonctionnant dans toutes les langues : Que vous lui parliez en français, anglais ou mandarin, le LLM aura un raisonnement similaire.
• Une meilleure cohérence des réponses indépendamment de la langue utilisée
• La possibilité de transférer des connaissances apprises dans une langue vers d'autres

La planification et le raisonnement multi-étapes

L'étude révèle que Claude ne se contente pas de prédire le mot suivant, mais planifie activement ses réponses :

• Pour la poésie, Claude anticipe les mots qui riment et construit ses phrases en conséquence
• Pour les raisonnements complexes, le modèle active séquentiellement différents concepts
• Ses circuits de planification peuvent être modulés pour orienter les réponses

Le mécanisme des hallucinations enfin décodé

L'une des découvertes les plus prometteuses concerne le fonctionnement des hallucinations :

• Par défaut, Claude est programmé pour refuser de répondre quand il manque d'informations
• Les hallucinations surviennent quand un circuit de "réponse connue" s'active par erreur et inhibe le comportement par défaut
• En intervenant sur ces circuits spécifiques, les chercheurs peuvent contrôler les hallucinations
   

Ok mais concrètement, pour les marques ?! 

Vers une reprise en main complète des réponses des LLM

Ces découvertes ouvrent la voie à des applications concrètes pour mieux contrôler les réponses des modèles, bien au-delà du simple prompt engineering.

Comment les entreprises pourront bientôt reprendre le contrôle ?

Concrètement, voici comment ces découvertes vont transformer la façon dont les entreprises utiliseront les LLM dans un futur proche :

• Des interfaces de paramétrage permettant d'ajuster les circuits internes des modèles
• Des outils de détection automatique des raisonnements fallacieux
• Des systèmes de validation en temps réel des informations produites
• Des mécanismes d'intervention directe sur le processus de génération

La maîtrise absolue par l'intégration des contenus propriétaires

Concrètement, les marques peuvent dès aujourd'hui implémenter une approche RAG (Retrieval Augmented Generation) pour reprendre le contrôle total sur le discours des LLM.

Cette méthode permet d'ancrer solidement les réponses du modèle dans le contenu propriétaire de l'entreprise. En pratique, une entreprise peut déployer un CMS headless pour créer une base de connaissances structurée, comprenant ses documents stratégiques, son catalogue produit et ses communications officielles. 

Le LLM consultera systématiquement cette base avant de générer une réponse, assurant ainsi que chaque information transmise reflète précisément le positionnement de la marque. 

Cette approche, couplée à l'utilisation de données structurées et de balisage de schéma, garantit non seulement la précision des informations mais aussi leur alignement parfait avec la voix de la marque.

 

Et pour vous ? Vous souhaitez maitriser la manière dont l’IA restitue vos informations ? Contactez-nous pour découvrir comment ces nouvelles approches pourraient transformer votre stratégie d'utilisation de l'IA générative et vous donner un avantage décisif dans la maîtrise de votre communication.

Source : https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model