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Les LLM, ou grands modèles de langage, sont globalement tous conçus de la même manière. Il s’agit de modèles statistiques et probabilistes : leur comportement est très influencé par les données qu’on leur donne en entrée. Ainsi, ils génèrent leurs réponses simplement en prédisant la séquence la plus probable de tokens (de mots ou de chiffres) et en s’appuyant sur ce qu’ils connaissent. Par exemple, si l’on dit « le chat mange… », la suite la plus probable est « la souris ». C’est exactement comme cela que fonctionnent les chatbots et c’est pour ça que leurs réponses sont le plus souvent généralistes, voire consensuelles — leur conception les y oblige. [ElseNews]

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Pourquoi les chatbots sont obsédés par le nombre 27

Et si 42 n’était pas la réponse universelle, mais bien 27 ? C’est en tout cas l’avis des LLM, qui choisissent souvent le nombre 27. Il y a bien une explication technique derrière ce mystère.
Demandez à ChatGPT de choisir un nombre entre 1 et 50, il y a des chances pour qu’il vous réponde 27. Tentez l’expérience avec d’autres LLM comme Claude, Gemini ou Llama, vous aurez le même résultat.
ChatGPT et Gemini aiment bien le nombre 27
Le designer produit Kartikey Sengar, aussi connu sous le pseudonyme de Kart Scrut, a mené une petite expérience dont il a publié les résultats dans un article sur Medium. Il a demandé à huit chatbots différents de choisir un nombre entre 1 et 50. Six d’entre eux ont choisi 27 : la coïncidence est trop grosse pour être le fruit du hasard. Numerama a réitéré l’exercice : oui, les chatbots ont tendance à choisir le nombre 27. Une expérience que vous pouvez réessayer vous-mêmes.
ChatGPT aime bien le nombre 27

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Il faut rappeler que l’aléatoire est extrêmement difficile à reproduire en informatique. Les ordinateurs sont par nature des machines déterministes. Ils sont conçus pour exécuter des instructions précises, toujours de la même manière. L’informatique ne fait que mimer le hasard. Ce qui impacte les LLM n’est pas leur caractère déterministe, mais autre chose.
Source : Numerama

Les LLM, ou grands modèles de langage, sont globalement tous conçus de la même manière. Il s’agit de modèles statistiques et probabilistes : leur comportement est très influencé par les données qu’on leur donne en entrée. Ainsi, ils génèrent leurs réponses simplement en prédisant la séquence la plus probable de tokens (de mots ou de chiffres) et en s’appuyant sur ce qu’ils connaissent. Par exemple, si l’on dit « le chat mange… », la suite la plus probable est « la souris ». C’est exactement comme cela que fonctionnent les chatbots et c’est pour ça que leurs réponses sont le plus souvent généralistes, voire consensuelles — leur conception les y oblige.

Cette obsession n’est pas celle des LLM : c’est la nôtre
Dans son article, Kartikey Sengar explique que « bon nombre de ces systèmes d’IA sont soumis à des processus de réglages similaires ». C’est notamment le cas avec l’apprentissage par renforcement à partir de commentaires humains, ou des réglages dans le style des réponses. Tout ceci fait que les chatbots ne disposent d’aucun générateur de nombres aléatoires : comme les autres IA, ils restent déterministes.
Perplexity aussi a choisi 27 Source : Capture Numerama
Si le nombre 27 est le plus choisi, c’est parce qu’il fait partie des nombres fréquemment cités dans les bases de données en entrée des chatbots. Ils imitent les humains, qui ont souvent tendance à opter pour 27 parmi tous les nombres entre 1 et 50. Un nombre impair, environ au milieu : nos biais cognitifs nous le font généralement choisir. On peut aussi arguer que ce nombre a une aura particulière : c’est le cube de 3 (3³) et on parle du « Club des 27 » pour désigner les musiciens célèbres décédés à 27 ans.


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