Les grands modèles de langage (LLM) possèdent la capacité d’écrire avec une expressivité comparable à celle des humains, mais leurs textes sont souvent rendus détectables par les garde-fous de sécurité appliqués après leur entraînement.
C’est l’argument avancé par Bradley Emi, CTO de Pangram, qui contredit l’idée selon laquelle les LLM ne parviendraient pas à un style plus varié par manque de capacité. Selon lui, ce sont les contraintes de post-entraînement et de sécurité qui réduisent fortement leur gamme expressive.
Les modèles de base, dépourvus de ces restrictions, démontrent déjà une richesse stylistique bien supérieure. Cette observation suggère que la « voix » parfois reconnaissable des LLM actuels est davantage une conséquence de leur paramétrage qu’une limitation fondamentale de leur potentiel.
La réflexion s’ouvre ainsi sur l’équilibre à trouver entre la sûreté des systèmes d’IA et la libération de leur pleine capacité créative.
Source : The Decoder