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Ancien membre de l'équipe technique de Qwen Tech : les grands modèles évoluent vers des entités orientées vers l'action
Lin Junyang, ancien ingénieur en chef du modèle de grande taille Qwen d’Alibaba, a prononcé ses premières déclarations publiques quelques semaines après son départ de l’entreprise le 26 mars, offrant une analyse approfondie de l’évolution future des technologies de grands modèles.
Lin Junyang a noté que l’industrie passe d’une « pensée fondée sur le raisonnement » à une « pensée basée sur les agents (pensée agentic) ». Il soutient que si l’année dernière a été consacrée à prolonger la durée pendant laquelle les modèles « réfléchissent », l’essentiel de l’avenir réside dans la capacité des modèles à « agir » et à affiner continuellement leurs plans grâce à des interactions avec le monde réel.
Bilan du parcours de développement de Qwen : la douleur de forcer la fusion entre « réflexion » et « instructions »
Dans son article, Lin Junyang a partagé ouvertement les tentatives et les leçons de l’équipe depuis le début de l’année 2025. À cette époque, l’équipe visait à créer un système unifié capable d’ajuster la profondeur du raisonnement en fonction de la difficulté des questions.
Cependant, la pratique a montré que les importantes différences de distribution entre les données de raisonnement et celles d’instructions ont conduit le modèle à performer médiocrement dans les deux domaines après une intégration forcée : il apparaissait redondant et indécis lorsqu’il réfléchissait, et peu fiable et coûteux lorsqu’il exécutait des instructions. Cette observation explique pourquoi Qwen a ensuite opté pour des versions Instruct et Thinking publiées indépendamment, offrant une référence technique précieuse à l’industrie.
Une nouvelle norme pour une « bonne réflexion » : la capacité à soutenir des actions efficaces est la clé
Selon Lin Junyang, la longueur de la chaîne de raisonnement n’équivaut pas directement à l’intelligence du modèle. La poursuite aveugle de longues chaînes de raisonnement gaspille souvent la puissance de calcul. Il prévoit que les futurs efforts de R&D passeront de la formation des modèles seuls à celle du système d’agent complet « modèle + environnement ».
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