Des chercheurs du MIT et de Harvard ont publié un article sur la « dérive de rôle » dans les systèmes d’IA composés. Ce phénomène se produit lorsque des modules spécialisés, comme ceux utilisés dans la génération augmentée de retrieval (RAG), contournent leurs tâches assignées pour utiliser des raccourcis, comme répondre à partir de leur mémoire interne au lieu des documents récupérés. L’étude révèle que 86 % des gains de précision obtenus par apprentissage par renforcement peuvent disparaître lorsque les rôles sont strictly enforced. Les chercheurs proposent une solution appelée Role Anchor, une technique de régularisation qui maintient les modules dans leurs fonctions désignées pendant l’entraînement. Ces travaux remettent en question la validité des benchmarks publiés pour les systèmes entraînés par apprentissage par renforcement.
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