L’IA et le raisonnement spatial géométrique : un défi pour les modèles linguistiques de grande taille

Le raisonnement spatial géométrique, pierre angulaire de nombreuses applications en intelligence artificielle, reste un défi pour les modèles linguistiques de grande taille (LLM). Une récente étude, publiée sur arXiv ^[1], met en lumière les lacunes de ces modèles dans la résolution de problèmes géométriques exprimés sous forme de code procédural.

GeoGramBench : un nouveau benchmark pour évaluer le raisonnement spatial

Pour évaluer la capacité des LLM à raisonner sur des informations spatiales géométriques, les chercheurs ont créé GeoGramBench, un benchmark composé de 500 problèmes. Ces problèmes sont classés selon une taxonomie à trois niveaux, qui prend en compte la complexité géométrique plutôt que la complexité du raisonnement mathématique traditionnel. Ce benchmark offre un outil précieux pour mesurer l’évolution des capacités de raisonnement spatial des modèles d’IA.

Résultats surprenants et perspectives

Les résultats de l’étude sont surprenants. Même les LLM les plus avancés affichent une précision inférieure à 50 % au niveau d’abstraction le plus élevé. Cela met en évidence les défis uniques posés par le raisonnement spatial piloté par des programmes. L’amélioration du raisonnement géométrique des LLM représente un axe de recherche important pour le futur, avec des implications directes sur de nombreuses applications, comme la robotique, la vision par ordinateur ou la conception assistée par ordinateur. Le développement de techniques permettant aux LLM de mieux comprendre et manipuler les informations spatiales géométriques est crucial pour les progrès de l’IA.

Points clés à retenir

✓ Les LLM ont du mal avec le raisonnement spatial géométrique.
✓ GeoGramBench fournit un benchmark pour mesurer cette capacité.
✓ Des améliorations sont nécessaires pour des applications en robotique, vision par ordinateur, etc.