Osegi
IA·2 min de lecture

Arete : Nous Research réentraîne Qwen3.8 d'Alibaba sans propagande

Nous Research a réentraîné Qwen3.8-27B d'Alibaba pour créer Arete. La part de réponses propagandistes est passée de 22 % à 1 % avec 50 millions de tokens.

Illustration of an AI model's neural network being retrained, with Chinese and American flags in the background.
Image: 3DNews - Daily Digital Digest
SUMO Dialo ediviewer giftdetect

Un laboratoire américain a pris l'un des modèles ouverts chinois les plus populaires et tenté d'en effacer la ligne officielle. Le résultat s'appelle Arete, une version réentraînée de Qwen3.8-27B d'Alibaba. Selon Nous Research, la couche favorable au pouvoir chinois s'est révélée étonnamment superficielle.

L'objectif affiché d'Arete : « ancrer des valeurs occidentales dans un modèle formé à l'origine en Chine ». Le raisonnement de l'équipe : les modèles chinois à poids ouverts (dont chacun peut télécharger les paramètres) comptent parmi les plus puissants, mais leurs poids portent un comportement conforme à l'idéologie d'État.

Le réentraînement de Qwen3.8 fonctionne-t-il ?

Les chiffres sont corrects, sans plus. Sur une échelle de cinq points, l'exactitude factuelle d'Arete-27B est passée de 2,32 à 2,98. La part des réponses contenant de la propagande a chuté de 22 % à 1 %. D'après Nous Research, c'est à peu près le niveau des modèles occidentaux testés par le laboratoire.

L'opération n'a pas coûté cher. La couche de propagande de Qwen3.8-27B est superficielle, expliquent les chercheurs : environ 50 millions de tokens de données ont suffi à la retirer. Ils avaient d'abord envisagé Nemotron 3 Ultra de Nvidia, mais il traitait lui aussi les sujets liés à la Chine de façon ambiguë, peut-être parce que des modèles chinois ont servi à l'entraîner. Leur choix s'est porté sur Inkling, un modèle ouvert du laboratoire américain Thinking Machines Lab.

Est-ce seulement une question d'idéologie ?

Pas tout à fait. Selon la source, les risques liés aux modèles chinois ne se limitent pas à la promotion des vues de Pékin : dans certaines conditions, certains peuvent produire du code vulnérable. Par ailleurs, la société Hirundo a réentraîné Qwen3.6-35B-A3B d'Alibaba et fait passer la part de réponses alignées sur Pékin de 89,8 % à 2,8 %.

Pour ceux qui font tourner des modèles ouverts en local, l'enseignement est concret : l'origine d'un modèle laisse des traces dans ses réponses, qu'un entraînement complémentaire modeste peut parfois effacer. Arete donne d'ailleurs des réponses que les développeurs d'Alibaba ne jugeraient pas toujours acceptables.

Des apps à découvrir

SUMO : le puzzle de nombres

Touche les bonnes cases, additionne, atteins l'objectif. Facile à apprendre, difficile à maîtriser. Gratuit, pour tous les âges.

Mots-clés:nous researchareteqwen3.8alibabaopen weightsai bias

Plus d'actus de ce jour

Tout voir →

Plus dans: IA

Tout voir →