Google DeepMind a présenté SkillSmith, un système permettant aux modèles d’IA d’acquérir de nouvelles compétences en temps réel sans nécessiter de réentraînement. Cette approche innovante combine les connaissances textuelles stockées avec les poids paramétriques du modèle grâce au prefix-tuning. Les sept auteurs du document, tous affiliés à Google, ont démontré que cette méthode surpasse significativement les modèles de référence utilisant uniquement du texte ou uniquement l’espace des poids. SkillSmith permet de traiter les poids de préfixe comme des blocs constituants composables, interchangeables selon les instructions reçues.
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