Akari Asai
Comment un modèle de langage décide que ses propres connaissances internes sont insuffisantes et qu'il doit plutôt aller chercher une source externe.
La plupart des systèmes de génération augmentée par recherche sont câblés de façon rigide — interroger toujours le magasin externe, puis répondre. Self-RAG d'Asai (2023) a montré que le modèle peut être entraîné à prendre lui-même cette décision : si une recherche est nécessaire ici, de quel type, et s'il faut faire confiance à ce qui revient. Pour ai100, c'est une ligne de travail directement en amont — les moteurs d'IA modernes en mode recherche web fonctionnent déjà ainsi, et la décision de mentionner ou d'omettre une marque se joue souvent au niveau de la couche de recherche plutôt que dans la génération finale.