Une étude de l’université de l’Illinois à Urbana-Champaign suggère que la perte de compétences souvent observée lors du réglage fin de grands modèles d’IA n’est peut-être pas un véritable oubli, mais plutôt un biais temporaire dans leurs résultats. Cette approche pourrait transformer le développement de l’IA en entreprise en introduisant un réentraînement spécifique à chaque couche, ce qui permettrait de gagner du temps et de réduire les coûts.