Le document d'Apple met en lumière les limites des modèles de raisonnement à grande échelle, suscitant beaucoup d'attention médiatique et de discussions sur les réseaux sociaux.
Plusieurs tentatives de réfutation des conclusions du document ont été faites, bien que peu convaincantes selon l'auteur.
Il est noté que ces modèles échouent souvent dans des tâches complexes et sortent de leur cadre d'entraînement habituel, mettant en doute leur capacité à mener à l'AGI.
L'argument selon lequel un des auteurs du document était stagiaire ne tient pas compte du contexte et de la collaboration avec des chercheurs établis.
Les modèles plus grands peuvent parfois mieux fonctionner, mais il est difficile de déterminer a priori quelle taille de modèle est nécessaire pour une tâche donnée.
Bien que certains modèles puissent résoudre des énigmes avec du code, cela souligne le besoin d'intégrer des réseaux neuronaux et des algorithmes symboliques, une frontière pas encore franchie pleinement.
Le document d'Apple, en conjonction avec une nouvelle étude de Salesforce, suggère un manque de fiabilité dans la technologie actuelle pour le raisonnement algorithmique.
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