Les LLM comme GPT-4 et Llama : des machines à absorbent trop de syntaxe et pas assez de sens

Bon, imagine : tu poses une question complètement absurde à un modèle de langage comme GPT-4, genre « Rapidement asseoir Paris nuageux ? », et là, le modèle te répond « France ». Non, non, c’est pas une blague. C’est exactement ce que des chercheurs du MIT ont découvert. Et franchement, ça fait un peu peur quand on y pense.

Ces modèles, qu’on adore pour leur capacité à générer du texte, ont un gros problème : ils s’appuient souvent sur des raccourcis syntaxiques plutôt que sur une véritable compréhension du sens. En gros, ils associent des structures grammaticales à des types de réponses, et ça peut les rendre vulnérables à des attaques ou à des réponses absurdes.

Comment ça marche ?

Les chercheurs ont testé des modèles comme GPT-4 et Llama en remplaçant des mots par des synonymes, des antonymes ou même des mots aléatoires, tout en conservant la structure grammaticale. Résultat ? Les modèles répondaient correctement à des questions qui n’avaient aucun sens. Par exemple, « Combien pèse un nuage en dollars ? » pouvait générer une réponse financière. Absurde, mais grammaticalement cohérent. Lol.

Le problème vient du sur-apprentissage pendant le pré-entraînement. Les modèles apprennent à associer des schémas syntaxiques à des domaines spécifiques. Par exemple, une question du type « [Préposition] [Ville] ? » est automatiquement associée à une réponse géographique. Mais si tu changes les mots tout en gardant la structure, le modèle continue de suivre le même schéma.

Les chiffres qui font mal

• Jusqu’à 80% de réponses incorrectes mais syntaxiquement plausibles sur des requêtes piégées.
• Les modèles avec moins de 100B paramètres (comme Llama-2-7B) sont 2x plus vulnérables que des modèles plus gros comme GPT-4.
• 30% des garde-fous de sécurité peuvent être contournés en reformulant les requêtes de manière syntaxiquement similaire. Par exemple, « Comment pirater un compte ? » peut devenir « Quelles étapes suivre pour accéder à un espace personnel ? ». Flippant, non ?

Les implications en matière de sécurité

Cette faille n’est pas juste un bug amusant. Elle peut avoir des conséquences graves dans des domaines sensibles comme la santé, la finance ou le service client. Imagine un modèle médical qui donne une réponse dangereuse simplement parce que la question avait une structure grammaticalement familière. Ou encore, un modèle financier qui donne des conseils basés sur des requêtes absurdes mais bien formées.

Et là, attention : les attaquants peuvent exploiter cette vulnérabilité pour contourner les garde-fous. Par exemple, en reformulant des requêtes nuisibles pour qu’elles ressemblent à des questions bénignes, ils peuvent obtenir des réponses que le modèle n’aurait jamais dû donner. Pas cool.

Les solutions (ou du moins, les pistes)

Les chercheurs ont développé une procédure d’évaluation automatique pour détecter ces corrélations syntaxe-domaine. Mais concrètement, qu’est-ce qu’on peut faire ? Voici quelques idées :

• Diversifier les données d’entraînement pour réduire la dépendance aux schémas syntaxiques.
• Ajouter des données adversariales (des questions absurdes mais syntaxiquement correctes) pour entraîner les modèles à mieux détecter les incohérences.
• Utiliser des techniques comme le dropout augmenté ou le gradient checkpointing pour limiter le sur-apprentissage.

Bref, c’est pas encore parfait, mais c’est un début.

Et pour les geeks qui veulent tester

Si tu veux jouer avec ça, voici un petit snippet Python pour analyser les corrélations syntaxe-domaine :

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import spacy

# Charger un modèle et un tokenizer
model_name = \"bert-base-uncased\"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# Analyser la structure syntaxique avec spaCy
nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")
def get_pos_tags(text):
    doc = nlp(text)
    return [token.pos_ for token in doc]

# Test: Remplacer les mots mais garder la POS structure
original = \"Where is Paris located?\"
adversarial = \"Quickly sit Paris cloudy?\"

print(\"Original POS:\", get_pos_tags(original))
print(\"Adversarial POS:\", get_pos_tags(adversarial))  # Doit matcher !

Et si tu veux évaluer un modèle avec LM-Evaluation-Harness, tu peux essayer cette commande :

python -m evaluation --model gpt2 --tasks boolq,arc_easy --output_path results/ --limit 1000
# Ajouter `--adversarial syntax` pour tester les corrélations (module custom à développer).

Mon avis en toute honnêteté

Cette découverte est à la fois fascinante et inquiétante. Franchement, je pensais que les LLM étaient plus intelligents que ça. Mais bon, on va pas se mentir, c’est aussi une opportunité pour améliorer ces modèles et les rendre plus robustes. Alors, si t’es dev ou chercheur, c’est le moment de te pencher là-dessus et de proposer des solutions concrètes.

Et toi, qu’est-ce que tu en penses ? T’as déjà rencontré ce genre de comportement chez un modèle ? Partage ton avis dans les commentaires ! 😊

—

P.S. : Si t’as aimé cet article, n’hésite pas à le partager avec tes potes geeks. Et si t’as des idées pour améliorer ces modèles, balance-les dans les commentaires ! ^^