Amir Globerson
Utiliser un modèle de langage comme interrogateur adversarial d'un autre afin de faire apparaître des erreurs factuelles qu'aucun des deux ne trouverait seul.
L'article "LM vs LM" de 2023, issu du groupe de Globerson, a mis en place un protocole de contre-interrogatoire : un modèle produit une affirmation, un second modèle pose des questions de suivi conçues pour tester les incohérences, et l'affirmation initiale est signalée si les questions de suivi forcent une contradiction. Le dispositif donne au domaine quelque chose qui lui manquait — une méthode de détection de la factualité qui ne requiert pas de vérité terrain annotée, n'exige pas d'accès aux internes du modèle et ne demande pas de faire confiance à l'un ou l'autre modèle pris isolément. L'arc plus long de Globerson est en théorie de l'apprentissage automatique, ce qui façonne la lecture de ce travail : l'évaluation des LLM comme problème d'échantillonnage adversarial et de géométrie de l'information, plutôt que comme problème d'ingénierie de prompt.