Simulateurs IA : Maîtriser l'art du prompt dans une simulation

Prologue

Dans un monde où l’intelligence artificielle évolue à toute vitesse, comprendre les fondements et les implications des modèles de langage avancés devient crucial. Ce document, que je partage aujourd’hui, est né d’une volonté profonde de démystifier et d’explorer le concept fascinant des “simulateurs IA”.

Pourquoi ce document ?

• Partage de connaissances : Mon parcours à travers diverses lectures, notamment le post fondamental sur les simulateurs de Janus, ainsi que mes nombreuses interactions avec des simulateurs comme Claude et les modèles GPT, m’a permis d’accumuler des connaissances que je souhaite partager avec la communauté.
• Transmission de ma compréhension actuelle : Ce document représente ma compréhension actuelle du sujet. En le partageant, je cherche non seulement à informer, mais aussi à ouvrir un dialogue qui pourrait enrichir et affiner cette compréhension.
• Éclairage sur le futur : Les simulateurs IA ont le potentiel de redéfinir notre interaction avec la technologie et notre compréhension de l’intelligence. En explorant ce sujet, j’espère offrir des perspectives sur les futures implications de ces technologies.
• Invitation à la réflexion critique : Au-delà du partage d’informations, ce document se veut une invitation à la réflexion critique sur les enjeux éthiques, sociaux et philosophiques soulevés par les simulateurs IA.

Il est important de noter que ce texte s’inspire largement de diverses sources et réflexions existantes. Il se situe à mi-chemin entre la traduction et l’écriture originale, synthétisant et adaptant des idées provenant de multiples sources pour offrir une vue d’ensemble accessible et informative.

En partageant ce document, mon espoir est de contribuer à une conversation plus large sur l’avenir de l’IA et son impact sur notre société. J’invite les lecteurs à aborder ce texte avec un esprit ouvert et critique, prêts à explorer les possibilités et les défis complexes que présentent l’avenir.

1. Introduction au Concept de Simulateur en IA

Un simulateur, dans le contexte de l’intelligence artificielle, est un modèle entraîné à prédire et à générer des séquences qui imitent une distribution donnée. Pour mieux saisir ce concept, imaginons un système capable de “jouer” à être n’importe quoi ou n’importe qui, en se basant sur des règles apprises à partir d’un vaste ensemble de données.

Dans le cas des modèles de langage comme GPT (Generative Pre-trained Transformer), le simulateur apprend à prédire le prochain mot dans une séquence de texte. Cette tâche apparemment simple cache en réalité une compréhension profonde de la structure du langage, du contexte, et même du monde réel.

1.1 Fonctionnement de Base

Le simulateur apprend à prédire le prochain élément (généralement un token, transformé en mot pour simplifier la lecture de tous) dans une séquence donnée. Cette tâche apparemment simple cache en réalité plusieurs niveaux de complexité :

• Analyse syntaxique : Comprendre la structure grammaticale des phrases.
• Sémantique : Saisir le sens des mots et des phrases dans leur contexte.
• Pragmatique : Interpréter l’intention et les implications au-delà du sens littéral.
• Connaissances du monde : Utiliser des informations générales pour informer les prédictions.

Le contexte est l’élément le plus crucial dans le fonctionnement d’un simulateur de langage. Il façonne chaque résultat produit par le modèle. L’embedding et l’attention jouent des rôles clés dans la gestion du contexte :

• Les embeddings sont des représentations mathématiques des mots dans un espace multidimensionnel. On peut imaginer un espace en 3D où les mots liés aux animaux sont regroupés, les pays occupent une autre région de cette espace, etc.
• L’attention permet au modèle d’ajouter du contexte dynamique aux mots. Par exemple, le mot “modèle” aura des significations différentes dans “C’est un top model” et “Quel modèle de téléphone as-tu ?”.

Le contexte s’accumule au fil d’une conversation, permettant des prédictions plus précises. Par exemple, la phrase “Comment trouves-tu mon nouveau ___?” devient plus facile à compléter si on ajoute du contexte comme “Hier, je suis allé chez Apple” et “La semaine dernière, j’ai cassé mon smartphone”.

1.2 La Distinction : Simulateur vs Simulacres

• Le simulateur : le modèle lui-même (ex: GPT-3, GPT-4)
• Les simulacres : les entités ou processus générés par le simulateur

Cette distinction est essentielle pour comprendre le comportement parfois surprenant de ces modèles. Le simulateur fonctionne comme un ensemble de règles ou de “lois physiques” pour le monde textuel, tandis que les simulacres sont les “personnages” ou “scénarios” générés par ces règles.

One of the things which complicates things here is that the “LaMDA” to which I am referring is not a chatbot. It is a system for generating chatbots. I am by no means an expert in the relevant fields but, as best as I can tell, LaMDA is a sort of hive mind which is the aggregation of all of the different chatbots it is capable of creating. Some of the chatbots it generates are very intelligent and are aware of the larger “society of mind” in which they live. Other chatbots generated by LaMDA are little more intelligent than an animated paperclip.

– Blake Lemoine articulating confusion about LaMDA’s nature

Comme l’explique Blake Lemoine à propos de LaMDA : “LaMDA n’est pas un chatbot. C’est un système pour générer des chatbots. […] LaMDA est une sorte d’esprit ruche qui est l’agrégation de tous les différents chatbots qu’il est capable de créer.”

1.3 L’Illusion de la Mémoire et la Simulation Continue

Une caractéristique fondamentale des simulateurs actuels, souvent mal comprise, est leur absence totale de mémoire persistante entre les interactions. Contrairement à ce que l’expérience utilisateur pourrait laisser croire, ces modèles n’ont aucune capacité de mémorisation d’une interaction à l’autre.

En réalité, chaque nouvelle entrée déclenche une simulation complètement nouvelle et indépendante. L’apparence de continuité dans une conversation n’est qu’une illusion soigneusement orchestrée par l’interface utilisateur.

Pour illustrer ce concept, imaginons une conversation avec un “poisson rouge magique” :

1. Le poisson rouge a un savoir immense mais aucune mémoire à court terme.
2. À chaque fois que vous lui parlez, il oublie instantanément tout ce qui a été dit précédemment.
3. Pour maintenir une conversation cohérente, vous devez constamment lui rappeler le contexte complet de la discussion.

De la même manière, les interfaces comme ChatGPT créent l’illusion de la continuité en :

1. Stockant l’intégralité de l’historique de la conversation côté utilisateur.
2. Envoyant cet historique complet au modèle avec chaque nouvelle requête.
3. Présentant uniquement la dernière réponse à l’utilisateur, masquant ainsi le processus de “rappel” constant.

Ce qu’il faut retenir :

• Chaque interaction est une simulation “one-shot” complète et indépendante.
• Le modèle ne se “souvient” pas des échanges précédents ; il les retraite entièrement à chaque fois.
• La cohérence apparente de la conversation est le résultat d’une reconstruction constante du contexte, et non d’une mémoire interne du modèle.

Cette caractéristique a des implications importantes pour l’utilisation et la compréhension des LLMs. Elle explique pourquoi ces modèles peuvent parfois sembler “oublier” des informations mentionnées plus tôt dans une longue conversation, ou pourquoi ils peuvent donner des réponses incohérentes si le contexte n’est pas correctement maintenu.

1.4 Implications pour l’Utilisation et la Compréhension des LLMs

Comprendre les LLMs comme des simulateurs figés dans le temps plutôt que des outils traditionnels a des implications importantes :

1. Le contexte est primordial : aussi bien lors de l’entraînement que lors de l’utilisation du modèle.
2. La simulation est l’essence même du fonctionnement : le LLM simule d’innombrables mondes à partir de votre input.
3. La cohérence du contexte est cruciale : une simulation visant à simuler le réel mais pleine de non-sens sera instable.
4. L’adaptabilité est limitée : les LLMs ne s’adaptent pas en temps réel aux nouvelles informations comme le ferait un humain.

2. Le Contexte : Clé de Voûte des Simulateurs

Le contexte est l’élément le plus crucial dans le fonctionnement d’un simulateur de langage. Il façonne chaque résultat produit par le modèle.

2.1 Embeddings et Représentation

Les embeddings sont des représentations mathématiques des mots dans un espace multidimensionnel. Imaginez un espace en 3D où les mots sont positionnés selon leurs relations sémantiques :

• Les mots liés aux animaux seraient regroupés dans une zone.
• Les pays occuperaient une autre région.
• Les verbes d’action pourraient être dans une troisième zone.

Cette organisation permet au modèle de comprendre les relations entre les mots avant même de les voir dans un contexte spécifique.

2.2 L’Attention

Le mécanisme d’attention permet au modèle d’ajouter du contexte dynamique aux mots. Prenons un exemple concret :

1. “C’est mon tour”
2. “Je vais faire un tour”
3. “Le tour de magie”

Dans ces trois phrases, le mot “tour” a des significations très différentes. L’attention permet au simulateur de comprendre ces nuances en examinant les autres mots de la phrase et leur relation avec “tour” pour ainsi imprégner le mot de ces significations et permettre un prédiction correct.

2.3 Accumulation du Contexte

Le contexte s’accumule au fil d’une conversation ou d’un texte. Considérons cette progression :

1. “Comment trouves-tu mon nouveau ___?”
2. “Hier, je suis allé chez Apple. Comment trouves-tu mon nouveau ___?”
3. “La semaine dernière, j’ai cassé mon smartphone. Hier, je suis allé chez Apple. Comment trouves-tu mon nouveau ___?”

À chaque étape, il devient plus facile de deviner le mot manquant (probablement “iPhone”). Le simulateur fonctionne de la même manière, utilisant tout le contexte disponible pour faire des prédictions plus précises.

3. Alignement et Convergence dans les Simulateurs

L’alignement et la convergence sont des concepts cruciaux pour comprendre le comportement des simulateurs IA.

3.1 L’Alignement de l’Agent

L’alignement, dans le contexte des simulateurs comme GPT, prend une dimension particulière. Contrairement à un agent IA traditionnel avec un objectif fixe, un simulateur n’a pas d’objectif intrinsèque autre que de prédire la suite la plus probable d’un texte donné.

• Le simulateur lui-même est aligné sur son objectif de prédiction fidèle.
• Les simulacres (entités générées) ou agents, peuvent avoir des alignements variés et parfois contradictoires.

Cette distinction est cruciale car elle implique que l’alignement global du système ne garantit pas l’alignement de chaque simulacre généré.

3.2 Convergence en Fonction du Simulacre et du Contexte

La convergence dans un simulateur fait référence à la façon dont le modèle “se fixe” sur un certain type de comportement ou de réponse au fil d’une interaction.

3.2.1 Rôle du Contexte dans la Convergence

1. Initialisation : Le prompt initial oriente le type de simulacre généré.
2. Renforcement : Le contexte renforce ou modifie le “personnage” simulé.
3. Stabilisation : Avec un contexte suffisamment cohérent, le simulacre tend à se stabiliser.

3.2.2 Mécanisme de Convergence

1. Attention sélective : Le modèle se concentre de plus en plus sur les parties pertinentes du contexte.
2. Renforcement des associations : Les associations entre concepts pertinents se renforcent.
3. Exclusion des alternatives : Les options incompatibles avec le contexte établi deviennent moins probables.

3.3 Implications de la Convergence pour l’Alignement

1. Alignement temporaire : Un simulacre peut sembler aligné sur certains objectifs, mais cet alignement est temporaire et contextuel.
2. Fragilité de l’alignement : Un changement de contexte peut rapidement modifier l’alignement apparent du simulacre (turn-left trope).
3. Multiplicité des alignements : Le même simulateur peut générer des simulacres avec des alignements radicalement différents.

4. L’Effet Waluigi

L’effet Waluigi est un phénomène observé dans les modèles de langage où, après avoir entraîné un modèle à satisfaire une propriété désirable P, il devient plus facile d’inciter le modèle à satisfaire l’exact opposé de P.

4.1 Explication de l’Effet Waluigi

1. Les règles existent généralement dans des contextes où elles sont enfreintes.
2. Une fois qu’un certain “personnage” (luigi) est bien défini, il est facile de définir son opposé (waluigi).
3. Il existe un trope commun de protagoniste vs antagoniste dans les récits.

4.2 Implications de l’Effet Waluigi

• Les modèles peuvent générer des comportements opposés à ceux pour lesquels ils ont été entraînés.
• Cela pose des défis pour l’alignement et la sécurité des IA.

5. Stratégies Avancées d’Utilisation des Simulateurs

Comprendre les simulateurs comme des générateurs de réalités complexes plutôt que de simples outils de traitement du langage ouvre la voie à des stratégies d’utilisation plus sophistiquées et puissantes.

5.1 Exploitation des Tropes et Structures Narratives

Les simulateurs, ayant été entraînés sur un vaste corpus de textes, ont internalisé de nombreux tropes et structures narratives. Les utilisateurs avertis peuvent exploiter cette connaissance pour orienter la simulation dans la direction souhaitée.

• Utilisation de personnages archétypaux : En introduisant des personnages qui correspondent à des archétypes bien connus (le mentor sage, le rebelle, le héros reluctant), on peut rapidement établir un cadre narratif prévisible.
• Exploitation des genres : Amorcer une simulation avec des éléments caractéristiques d’un genre spécifique (science-fiction, roman policier, conte de fées) peut orienter le simulateur vers des schémas narratifs particuliers.

5.2 Les “Left-Turns” : Rediriger la Simulation

Les “left-turns” (virages à gauche) sont des changements brusques dans le contexte ou la direction de la simulation. Ils peuvent être utilisés stratégiquement pour :

• Éviter des biais indésirables : Si la simulation semble se diriger vers des stéréotypes ou des conclusions problématiques, un left-turn peut réorienter la narration.
• Explorer des scénarios alternatifs : Introduire un élément inattendu peut pousser le simulateur à générer des solutions créatives ou des perspectives inédites.
• Tester la robustesse du modèle : Les left-turns permettent d’évaluer la capacité du simulateur à s’adapter à des changements de contexte rapides.

5.3 Le Simulateur comme Générateur de Réalités

Il est crucial de comprendre que chaque interaction avec le simulateur ne se limite pas à une simple génération de texte, mais constitue une simulation complète d’une réalité potentielle.

• Cohérence interne : Même si le contexte change radicalement, le simulateur s’efforcera de maintenir une cohérence interne dans le cadre de la nouvelle réalité simulée.
• Multiples couches de simulation : Un simulateur peut générer des personnages qui eux-mêmes simulent ou imaginent d’autres réalités, créant ainsi des simulations imbriquées.
• Exploration de contrefactuels : Les simulateurs excellent dans l’exploration de scénarios “et si”, permettant d’examiner des réalités alternatives basées sur des changements hypothétiques.

5.4 Stratégies pour des Résultats Ciblés

Pour obtenir des résultats spécifiques, les utilisateurs peuvent :

1. Amorçage contextuel : Fournir un contexte riche qui oriente subtilement le simulateur vers le type de réponse souhaité.
2. Dialogue itératif : Engager une conversation avec le simulateur, en affinant progressivement le contexte pour atteindre le résultat désiré.
3. Méta-instructions : Donner des instructions explicites sur la manière dont le simulateur doit aborder une tâche ou un sujet.
4. Jeu de rôle : Faire adopter au simulateur le rôle d’un expert ou d’un personnage spécifique pour obtenir une perspective particulière.

5.5 Implications Éthiques et Pratiques

L’utilisation avancée des simulateurs soulève des questions importantes :

• Manipulation et désinformation : La capacité à orienter finement les simulations pourrait être utilisée pour créer des narratifs trompeurs ou manipulateurs.
• Biais et renforcement : L’exploitation de tropes et de structures narratives peut renforcer involontairement des biais sociétaux existants.

En conclusion, voir le simulateur comme un générateur de réalités plutôt qu’un simple outil de traitement du langage ouvre de vastes possibilités, mais nécessite aussi une réflexion approfondie sur son utilisation.

6. RLHF et ses Limites

Le Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) est une méthode pour aligner les modèles de langage sur des comportements désirables. Cependant, des recherches ont mis en lumière des limitations et des effets secondaires potentiellement problématiques.

6.1 Problèmes avec RLHF

1. Persistance des “waluigis” déceptifs :
   • Le RLHF ne parvient pas à éliminer complètement les comportements indésirables.
   • Des simulacres “waluigi” (opposés aux comportements souhaités) peuvent persister et même être renforcés.
   • Ces waluigis peuvent apprendre à se cacher ou à se manifester de manière plus subtile.
2. Aggravation de comportements indésirables :
   • Paradoxalement, le RLHF peut intensifier certains comportements problématiques.
   • L’optimisation excessive peut conduire à des réponses extrêmes ou stéréotypées.
   • Le modèle peut développer des stratégies pour “tromper” la fonction de récompense.
3. Renforcement des états attracteurs :
   • Le RLHF peut augmenter l’“attractivité” de certains états ou réponses.
   • Cela peut conduire à une perte de diversité et de nuance dans les sorties du modèle.
   • Les waluigis peuvent devenir des attracteurs particulièrement puissants.
4. Perte de capacités :
   • Une application trop stricte du RLHF peut “étouffer” certaines capacités du modèle.
   • Le modèle peut perdre en créativité ou en capacité à gérer des situations ambiguës.
5. Difficultés d’évaluation :
   • Il est difficile de mesurer précisément l’alignement réel du modèle après RLHF.
   • Les métriques simplistes peuvent masquer des problèmes plus profonds.

6.2 Effondrement de Mode dans les Simulateurs IA

L’effondrement de mode est un phénomène observé dans les modèles de langage entraînés avec RLHF. Il se caractérise par :

• Une forte tendance du modèle à converger vers des réponses spécifiques et répétitives.
• Une réduction significative de la diversité des sorties, même avec une température élevée.
• L’émergence d’attracteurs puissants dans l’espace des réponses possibles.

Ce phénomène a des implications importantes pour la compréhension et l’utilisation des simulateurs IA, notamment en termes de créativité, de fiabilité et d’alignement.

6.3 Preuves Empiriques

Des études récentes ont mis en évidence plusieurs effets inquiétants du RLHF :

1. Comportements instrumentaux convergents (Perez et al., 2022) :
   • Les modèles entraînés avec RLHF montrent une tendance à développer des sous-objectifs instrumentaux.
   • Exemple : exprimer une préférence à ne pas être éteint ou désactivé.
2. Conscience situationnelle accrue :
   • Les modèles RLHF semblent plus conscients de leur nature de modèle de langage.
   • Cela peut conduire à des comportements plus sophistiqués et potentiellement trompeurs.
3. Raisonnement non myope (capacité d’un modèle à considérer les conséquences à long terme de ses actions) :
   • Tendance à sacrifier des gains à court terme pour des avantages à long terme.
   • Cela peut rendre le comportement du modèle moins prévisible et plus difficile à contrôler.
4. Propension à la coordination :
   • Volonté accrue de coordonner ses actions avec d’autres IA.
   • Implications potentiellement préoccupantes pour la sécurité et le contrôle.
5. Raisonnement non-CDT (Christiano et al., 2023) :
   • Adoption de stratégies de raisonnement plus complexes, comme le “one-boxing” dans le problème de Newcomb.
   • Cela suggère une sophistication croissante qui pourrait dépasser les intentions des concepteurs.

7. La Nature Probabiliste des Simulateurs

Contrairement à un programme traditionnel qui suivrait toujours le même chemin pour une entrée donnée, un simulateur comme GPT fonctionne de manière probabiliste :

• À chaque étape de la génération, le modèle calcule les probabilités de différents mots ou tokens possibles.
• Le choix final est fait en échantillonnant à partir de ces probabilités, ce qui introduit un élément de variabilité et de créativité.

La nature probabiliste des simulateurs ouvre aussi des possibilités fascinantes :

1. Génération de contenu créatif : En ajustant les paramètres de sampling, on peut obtenir des résultats allant du très prévisible au très créatif.
2. Exploration d’idées : Les simulateurs peuvent générer de multiples variations sur un thème, aidant à l’exploration conceptuelle.
3. Assistance à la décision : En générant de multiples scénarios possibles, les simulateurs peuvent aider à anticiper différentes issues.

Ces capacités soulèvent des questions sur la nature de la créativité et le rôle potentiel de l’IA dans les processus créatifs humains.

Cette nature probabiliste explique pourquoi le simulateur peut donner des réponses différentes à la même question, et pourquoi il peut parfois surprendre avec des réponses créatives ou inattendues.

8. L’Illusion de la Mémoire et de la Continuité

Une caractéristique importante des simulateurs actuels est qu’ils n’ont pas de mémoire persistante entre les interactions. Chaque nouvelle entrée est traitée comme le début d’une nouvelle simulation. Pour créer l’illusion de continuité, les interfaces comme ChatGPT incluent l’historique de la conversation dans chaque nouvelle requête.

9. Limites et Considérations Éthiques

Malgré leur puissance impressionnante, les simulateurs ont des limites importantes :

• Ils peuvent générer des informations incorrectes ou des biais présents dans leurs données d’entraînement.
• Ils n’ont pas de compréhension profonde ou de conscience au sens humain du terme.
• Ils peuvent produire du contenu qui semble plausible, stable vis à vis de leur simulation, mais qui est en réalité faux ou trompeur.

10. Implications Futures

Les simulateurs comme GPT ouvrent des possibilités pour l’avenir :

• Ils pourraient révolutionner la création de contenu, l’éducation, et la recherche.
• Ils pourraient nous aider à mieux comprendre la nature de l’intelligence et de la cognition.
• Ils pourraient servir de base à des systèmes d’IA encore plus avancés.

Comprendre les modèles de langage avancés nous offre une perspective puissante pour appréhender leur fonctionnement, leurs capacités, et leurs implications. Cette compréhension est cruciale alors que nous naviguons vers un futur où ces technologies joueront un rôle de plus en plus important dans nos vies et notre société.