Longpre coordonne la Data Provenance Initiative, un audit collectif des licences, de la provenance et du statut juridique des jeux de données derrière les LLM modernes. Le projet répond à une question qui s'avère beaucoup plus difficile qu'il n'y paraît : lorsqu'un modèle produit une phrase, quelle est la chaîne de preuves indiquant que les briques constitutives de cette phrase se trouvaient même dans son jeu d'entraînement ? Ses premiers travaux sur le jeu de données FLAN ont contribué à lancer l'ère du réglage par instructions; son axe actuel est plus proche de la ligne de transparence d'ai100 — savoir ce qui est en amont d'une réponse, pas seulement à quoi la réponse ressemble.

À lire lorsque
vous devez formuler des affirmations défendables sur ce qu'un modèle « sait » ou sur quoi il « a été entraîné », pour des raisons juridiques, d'audit ou de positionnement produit.
Thèmes
licences et provenance des jeux de données; cycle de vie des données des modèles génératifs; ce qu'un véritable rapport de transparence sur les corpus d'entraînement devrait contenir.
Travaux clés
Data Provenance Initiative (2023, en cours, direction); contributions au jeu de données FLAN (2021); rapports d'audit sur les évolutions de licences des données d'entraînement (2024, en cours).