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Le modèle de régression bilinéaire explique pourquoi l’IA excelle dans l’apprentissage des séquences de mots.
Des chercheurs de l’EPFL ont développé un modèle mathématique, la régression de la séquence bilinéaire (BSR), pour expliquer comment les chatbots utilisant l’IA traitent le langage en séquences.
Leur étude, publiée dans la revue Physical Review X, met en lumière le fonctionnement complexe des modèles de langage en grande dimension, qui représentent les mots sous forme de vecteurs.
Bien que cette approche soit efficace, sa compréhension reste limitée, même parmi les experts.Le modèle BSR simplifie la complexité des systèmes d’IA actuels, en permettant une analyse précise de la façon dont ces modèles apprennent à partir de séquences.
En transformant chaque mot en vecteur et en les organisant dans un tableau, BSR examine les relations entre les mots pour prédire des résultats spécifiques, comme le sentiment d’une phrase.
Cette recherche ouvre la voie à une meilleure compréhension des modèles de langage et pourrait aider à concevoir des systèmes d’IA plus simples et efficaces.