Il a bien précisé dans le journal qu'il a essayé sans succès
bin oui, il n'a pas trouvé le bon prompt :D Alors qu'en appliquant une méthode Shadok1 il aurait pensé à le demander à son IA o_O
j'ai personnellement vu des résultats impressionnants sur ce genre de question.
Moi aussi. Impressionnants de contradictions, visiblement la notion de preuve et celle de raisonnement reproductible n'a pas (encore) été intégrée aux LLM.
Un des intérêts, c'est que cela permet de s'intéresser à des points auxquels tu n'aurais pas pensé — bon, généralement c'est parce que ce n'est pas pertinent — pour autant si ça ressort, c'est que c'est un élément (trop) présent dans le corpus d'entraînement. Ce pourquoi une IA non libre ne reste qu'une boîte noire, là où une boîte blanche est étudiable (voire améliorable)
Ce que tu indiques sur MCP et RAG ressemble encore (pour moi) à un pansement sur une jambe de bois : en quoi cela est effectivement utilisé comme boucle de rétroaction permettant d'affiner la réponse et — soyons fou — permettant d'identifier (et lister) les essais non retenus ? Si le corpus est incomplet, ce serait tout de même plus simple d'indiquer que la réponse proposée est une projection vue que non présente dans le corpus d'entraînement. Pour cela, il faudrait une IA qui soit en mesure d'identifier les limites de ses réponses ? plutôt qu'un menteur avéré, ce que je constate régulièrement...
[^] # Re: constat similaire
Posté par BAud (site web personnel) . En réponse au journal C sans accolades, IA un problème. Évalué à 3.
bin oui, il n'a pas trouvé le bon prompt :D Alors qu'en appliquant une méthode Shadok1 il aurait pensé à le demander à son IA o_O
Moi aussi. Impressionnants de contradictions, visiblement la notion de preuve et celle de raisonnement reproductible n'a pas (encore) été intégrée aux LLM.
Un des intérêts, c'est que cela permet de s'intéresser à des points auxquels tu n'aurais pas pensé — bon, généralement c'est parce que ce n'est pas pertinent — pour autant si ça ressort, c'est que c'est un élément (trop) présent dans le corpus d'entraînement. Ce pourquoi une IA non libre ne reste qu'une boîte noire, là où une boîte blanche est étudiable (voire améliorable)
Ce que tu indiques sur MCP et RAG ressemble encore (pour moi) à un pansement sur une jambe de bois : en quoi cela est effectivement utilisé comme boucle de rétroaction permettant d'affiner la réponse et — soyons fou — permettant d'identifier (et lister) les essais non retenus ? Si le corpus est incomplet, ce serait tout de même plus simple d'indiquer que la réponse proposée est une projection vue que non présente dans le corpus d'entraînement. Pour cela, il faudrait une IA qui soit en mesure d'identifier les limites de ses réponses ? plutôt qu'un menteur avéré, ce que je constate régulièrement...
plus ça rate, plus ça a de chance de fonctionner, et il y a d'autres moyens absurdes^Wshadoks ↩