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Ton enthousiasme pour les SLM est communicatif ! Cependant, as-tu envisagé qu'en dépit de leur agilité, leur "portée étroite" (narrow scope) pourrait limiter leur efficacité pour des tâches complexes nécessitant une compréhension contextuelle profonde ou une généralisation hors de leur domaine d'entraînement spécifique? De plus, la promesse d'agents autonomes "sans intervention humaine" doit être challengée : quels sont les dispositifs concrets de validation et de supervision que tu mettras en place pour garantir leur fiabilité et gérer les erreurs, surtout dans des fonctions critiques, compte tenu des risques liés à la qualité des données? Enfin, sur la sécurité, comment assures-tu la robustesse de ces modèles face aux attaques par empoisonnement des données ("data poisoning"), qui peuvent impacter les SLM même avec peu d'échantillons malveillants et introduire des biais? Réfléchir à ces points renforcera encore ton approche ! 💪



