Général
Les LLMs brillent en raisonnement inductif mais peinent face aux défis déductifs, selon une nouvelle étude
Les modèles de langage de grande taille (LLMs) impressionnent par leurs performances en matière de raisonnement, mais leurs limites soulèvent des interrogations. Une étude récente de l’Université de Californie, Los Angeles, et d’Amazon révèle que, bien qu’ils excellent à déduire des règles à partir d’exemples, leur capacité à suivre des instructions précises est limitée. Cette recherche met en lumière les différences entre le raisonnement inductif et déductif, soulignant que les LLMs apprennent mieux par l’exemple que par des directives explicites. Un rappel essentiel de la complexité de ces technologies en pleine évolution.
Technologie
Crédit image : VentureBeat avec DALL-E 3
Les modèles de langage de grande taille (LLMs) ont démontré des performances impressionnantes dans divers domaines de raisonnement et de résolution de problèmes. Cependant, des interrogations subsistent quant à la manière dont ces capacités de raisonnement fonctionnent et leurs limites.
Une étude récente menée par des chercheurs de l’Université de Californie à Los Angeles et d’Amazon a examiné en profondeur les compétences des LLMs en matière de raisonnement déductif et inductif. Les résultats révèlent que, bien que les LLMs soient très efficaces pour identifier les règles d’une tâche à partir d’exemples résolus, ils rencontrent des difficultés à suivre des instructions spécifiques. Ces résultats pourraient avoir des implications significatives sur l’utilisation des LLMs dans des applications nécessitant un raisonnement.
Raisonnement inductif et déductif
Le raisonnement peut être classé en deux catégories principales : le raisonnement déductif et le raisonnement inductif. Le raisonnement déductif, souvent qualifié de logique « descendante », commence par un principe général ou une règle pour en déduire des conclusions spécifiques. Par exemple, en utilisant la formule de conversion de la température Celsius en Fahrenheit, il est possible de calculer de nouvelles valeurs.
En revanche, le raisonnement inductif adopte une approche « ascendante ». Il consiste à observer des cas ou des exemples spécifiques pour en tirer des conclusions ou des motifs généraux. Par exemple, en observant plusieurs mesures en Celsius et en Fahrenheit sur un thermomètre, on peut essayer de déduire la formule de conversion entre les deux.
Ces deux types de raisonnement sont cruciaux pour l’intelligence, mais ils impliquent des processus cognitifs différents. Bien que les LLMs soient souvent évalués sur leurs capacités de raisonnement, la plupart des recherches ne font pas de distinction claire entre leurs compétences inductives et déductives.
Un nouveau cadre pour évaluer le raisonnement des LLMs
Les chercheurs d’Amazon et de l’UCLA ont conçu une série d’expériences pour évaluer les capacités de raisonnement inductif et déductif des LLMs. Pour garantir une comparaison équitable et cohérente, les expériences ont utilisé une structure de tâche similaire dans différents contextes, chaque contexte mettant spécifiquement l’accent sur le raisonnement déductif ou inductif.
Par exemple, dans une tâche arithmétique, les chercheurs ont testé la capacité des LLMs à appliquer une fonction mathématique donnée pour résoudre des problèmes (raisonnement déductif) et leur capacité à déduire la fonction mathématique sous-jacente à partir d’un ensemble d’exemples d’entrées et de sorties (raisonnement inductif).
Pour mieux dissocier le raisonnement inductif du raisonnement déductif, les chercheurs ont développé SolverLearner, un cadre en deux étapes qui isole et évalue le processus de raisonnement inductif des LLMs.
Dans la première étape, SolverLearner demande au LLM de générer une fonction qui associe des points de données d’entrée à leurs valeurs de sortie correspondantes, uniquement à partir d’un ensemble d’exemples d’entrées et de sorties. Cette étape se concentre sur la capacité du LLM à apprendre le motif ou la règle sous-jacente à partir des données.
Dans la seconde étape, SolverLearner utilise un interpréteur de code externe pour exécuter la fonction proposée sur de nouvelles données de test. Cette séparation garantit que le LLM n’est pas impliqué dans l’application de la fonction, empêchant ainsi ses capacités de raisonnement déductif d’influencer l’évaluation de son raisonnement inductif.
« En nous concentrant sur le raisonnement inductif et en mettant de côté le raisonnement déductif basé sur les LLMs, nous pouvons isoler et examiner le raisonnement inductif des LLMs dans sa forme pure via SolverLearner », expliquent les chercheurs.
Les LLMs montrent des forces contrastées en raisonnement inductif et déductif
Les chercheurs ont utilisé SolverLearner pour évaluer les capacités de raisonnement inductif et déductif de GPT-3.5 et GPT-4 à travers diverses tâches, y compris le raisonnement syntaxique, les opérations arithmétiques et le raisonnement spatial.
Les résultats ont montré que les deux LLMs présentaient systématiquement des capacités de raisonnement inductif remarquables, atteignant une précision presque parfaite dans les tâches nécessitant d’apprendre à partir d’exemples et d’inférer la fonction de correspondance sous-jacente.
Cependant, les LLMs ont rencontré des difficultés lorsqu’il s’agissait d’appliquer des règles ou des instructions spécifiques, en particulier lorsque ces instructions concernaient des scénarios peu fréquents durant leur formation. Cela est particulièrement vrai pour les tâches de raisonnement « contrefactuel » qui diffèrent des cas conventionnels. Par exemple, les LLMs réussissent bien dans le raisonnement déductif impliquant l’arithmétique de base 10, mais échouent sur des bases numériques non conventionnelles, telles que 11 et 9.
Ces résultats suggèrent que les LLMs pourraient être plus efficaces pour apprendre par l’exemple et découvrir des motifs dans les données que pour suivre des instructions explicites. Cela a des implications importantes pour l’utilisation des LLMs dans des scénarios réels. Bien qu’en surface, les LLMs puissent montrer des capacités impressionnantes à suivre des instructions logiques, il est probable qu’ils suivent simplement des motifs observés durant leur formation, ce qui signifie que leur performance se dégradera dès que les exemples qu’ils rencontrent s’écartent de leur distribution d’entraînement.
D’un autre côté, SolverLearner fournit un cadre qui garantit que le modèle apprend les règles correctes qui associent les entrées aux sorties. Cependant, SolverLearner n’est applicable que dans des contextes où un mécanisme de vérification tel qu’un interpréteur de code est disponible.
Cette étude rappelle que nous avons encore beaucoup à apprendre sur les capacités de ces « boîtes noires » qui deviennent partie intégrante d’un nombre croissant d’applications.
Général
Anker SOLIX dévoile la Solarbank 2 AC : la nouvelle ère du stockage d’énergie ultra-compatible !
Découvrez le Solarbank 2 AC, une véritable révolution dans le domaine de l’énergie solaire ! Grâce à ses batteries au phosphate de fer lithium, ce système s’adapte parfaitement à vos besoins. Avec une puissance impressionnante de 2400 watts et la possibilité d’ajouter jusqu’à cinq batteries supplémentaires, il assure un stockage optimal. Sa compatibilité avec le compteur Anker SOLIX Smart favorise une gestion intelligente de votre consommation énergétique. Ne ratez pas l’offre spéciale « early bird », disponible dès maintenant pour seulement 999 euros ! Saisissez cette chance unique !
Le Solarbank 2 AC : Une Révolution dans le Stockage Énergétique
Batteries au Lithium Fer Phosphate
Le Solarbank 2 AC se démarque par l’utilisation de batteries au lithium fer phosphate (LFP), reconnues pour leur sécurité et leur efficacité. Ce modèle est particulièrement innovant grâce à son système de couplage alternatif, qui lui permet de s’adapter facilement à divers systèmes solaires déjà en place.Que ce soit pour des installations sur toiture, des systèmes solaires compacts pour balcons ou d’autres configurations réduites, il peut fonctionner avec un micro-onduleur de 800 Watts.
Capacité et flexibilité Énergétique
Avec une capacité maximale d’injection dans le réseau domestique atteignant 1200 watts,le Solarbank 2 AC peut être associé à deux régulateurs solaires MPPT. Cela ouvre la possibilité d’ajouter jusqu’à 1200 watts supplémentaires via des panneaux solaires additionnels, portant ainsi la puissance totale à un impressionnant 2400 watts. Pour les utilisateurs nécessitant davantage de stockage énergétique, il est possible d’intégrer jusqu’à cinq batteries supplémentaires de 1,6 kilowattheure chacune, augmentant la capacité totale à 9,6 kilowattheures.
Intégration dans un Écosystème Intelligent
Le Solarbank 2 AC s’intègre parfaitement dans un écosystème énergétique intelligent grâce à sa compatibilité avec le compteur Anker SOLIX Smart et les prises intelligentes proposées par Anker. cette fonctionnalité permet une gestion optimisée de la consommation électrique tout en réduisant les pertes énergétiques inutiles. De plus, Anker SOLIX prévoit d’étendre cette compatibilité aux dispositifs Shelly.
Durabilité et Résistance aux Intempéries
Anker SOLIX met également l’accent sur la longévité du Solarbank 2 AC. Conçu pour supporter au moins 6000 cycles de charge, cet appareil a une durée de vie estimée dépassant quinze ans. Il est accompagné d’une garantie fabricant décennale et possède une certification IP65 qui assure sa résistance face aux intempéries tout en étant capable de fonctionner dans des températures variant entre -20 °C et +55 °C.
Disponibilité et Offres Promotionnelles
Le solarbank 2 AC est disponible sur le site officiel d’Anker SOLIX ainsi que sur Amazon au prix standard de 1299 euros. Cependant, une offre promotionnelle « early bird » sera active du 20 janvier au 23 février 2025, permettant aux acheteurs intéressés d’acquérir cet appareil dès 999 euros ! Cette promotion inclut également un compteur Anker SOLIX Smart offert pour chaque commande passée durant cette période spéciale.
le Solarbank 2 AC représente une avancée significative dans le domaine du stockage énergétique domestique grâce à ses caractéristiques techniques avancées et son engagement envers la durabilité environnementale.
Business
Une formidable nouvelle pour les conducteurs de voitures électriques !
Excellente nouvelle pour les conducteurs de véhicules électriques ! La recharge gratuite sur le lieu de travail sera exonérée d’impôts jusqu’en 2025. Annoncée par le ministère de l’Économie, cette mesure incitative, en place depuis 2020, s’inscrit dans une dynamique de croissance impressionnante avec une progression annuelle moyenne de 35%. Les entreprises peuvent ainsi offrir des bornes de recharge sans impact fiscal, stimulant la transition écologique. Reste à savoir si cela suffira à convaincre les entreprises hésitantes et à propulser l’électrification des flottes professionnelles vers un avenir durable.
Technologie
Recharge Électrique au Bureau : Une Exonération Fiscale Renouvelée
Les détenteurs de véhicules électriques et leurs employeurs peuvent se réjouir : la possibilité d’effectuer des recharges gratuites sur le lieu de travail sera exonérée d’impôts jusqu’en 2025. Cette décision, annoncée par le ministère des Finances, prolonge une initiative lancée en 2020 pour encourager l’adoption des véhicules électriques dans les entreprises.
Un Secteur en Croissance Dynamique
Cette prolongation intervient à un moment clé, alors que le marché des voitures électriques continue d’afficher une croissance remarquable. Entre 2020 et 2022, la progression annuelle moyenne a atteint 35%. En 2023, les particuliers représentent désormais 84% des acquisitions de véhicules électriques, contre seulement 68% en 2018.
Concrètement,cette mesure permet aux sociétés d’installer gratuitement des bornes de recharge pour leurs employés sans impact fiscal. Les frais liés à l’électricité pour ces recharges ne seront pas pris en compte dans le calcul des avantages en nature. De plus, un abattement de 50% sur ces avantages est maintenu avec un plafond révisé à environ 2000 euros pour l’année prochaine.
Accélération Vers une Mobilité Électrique
Cette initiative fait partie d’une stratégie globale visant à promouvoir l’électrification du parc automobile français. Cependant, les grandes entreprises rencontrent encore des difficultés pour atteindre leurs objectifs ; seulement 8% des nouveaux véhicules immatriculés par ces entités étaient électriques en 2023. Ces incitations fiscales pourraient néanmoins inciter davantage d’employeurs à franchir le pas.Cependant, plusieurs défis demeurent concernant les infrastructures nécessaires au chargement ainsi que sur l’autonomie des véhicules et les perceptions parmi les employés. Par ailleurs, la réduction progressive du bonus écologique pour les utilitaires et sa diminution pour les particuliers pourraient freiner cet élan vers une adoption plus large.
Avenir Prometteur Pour La Mobilité Électrique
Malgré ces obstacles potentiels, il existe un optimisme quant au futur de la mobilité électrique dans le milieu professionnel. Les avancées technologiques continues ainsi qu’un engagement croissant envers la durabilité devraient continuer à favoriser cette tendance vers une adoption accrue des véhicules écologiques.
En maintenant ces mesures fiscales avantageuses jusqu’en 2025 et au-delà, le gouvernement délivre un message fort soutenant la transition écologique dans le secteur du transport. Reste maintenant à voir si cela suffira réellement à convaincre certaines entreprises hésitantes et si cela permettra d’accélérer significativement l’électrification de leurs flottes professionnelles dans un avenir proche.
Divertissement
« À la rencontre d’un Hugo : une aventure inattendue »
Le prénom, un véritable reflet de notre identité, peut être à la fois lourd à porter et source de fierté. Dans cette chronique fascinante, le réalisateur Hugo David nous plonge dans son expérience avec un prénom très répandu. Né en 2000, il se retrouve entouré d’autres Hugo, ce qui l’amène à adopter un alias : Hugo D.. Comment ce choix a-t-il influencé son parcours ? Explorez les nuances et les histoires derrière nos prénoms et découvrez comment ils façonnent nos vies dès l’enfance jusqu’à l’âge adulte !
Les Prénoms : Un Voyage au Cœur de l’Identité
Le Rôle Crucial des Prénoms dans nos Existences
Chaque personne possède un prénom, qu’il soit courant ou singulier, et ce dernier peut engendrer à la fois fierté et embarras. Cet article explore la signification profonde et l’influence des prénoms sur notre vie quotidienne. Le réalisateur Hugo David partage son vécu avec un prénom qui a connu une forte popularité durant sa jeunesse.
une Naissance Sous le Signe de la Célébrité
Hugo David est né en 2000 à Tours, une époque où le prénom Hugo était en plein essor. Ses parents, Caroline et Rodolphe, avaient envisagé d’autres choix comme Enzo, également très en vogue à cette période. « Je pense que mes parents ont opté pour un prénom parmi les plus répandus en France plutôt qu’en hommage à Victor Hugo », confie-t-il.
Une Enfance Entourée d’Autres « Hugo »
Dès son plus jeune âge, Hugo se retrouve entouré d’autres enfants portant le même nom. Selon les statistiques de l’Insee,7 694 garçons ont été prénommés Hugo en 2000,faisant de ce prénom le quatrième plus populaire cette année-là. À l’école primaire,il côtoie plusieurs camarades appelés Thibault et autres prénoms similaires. Pour éviter toute confusion lors des appels en classe, les enseignants ajoutent souvent la première lettre du nom de famille après le prénom : ainsi devient-il rapidement « Hugo D. », un surnom auquel il s’habitue sans arduousé.
Pensées sur l’Identité Associée au Prénom
Le choix d’un prénom peut avoir un impact significatif sur notre identité personnelle tout au long de notre existence. Que ce soit pour se distinguer ou pour s’intégrer dans un groupe social spécifique, chaque individu développe une relation particulière avec son propre nom.
les prénoms ne sont pas simplement des désignations ; ils portent avec eux des récits et influencent nos interactions sociales depuis notre enfance jusqu’à l’âge adulte.
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