L’avenir des piles logicielles d’IA : les grands modèles et au-delà

Alex Kim

Les récentes annonces de sociétés comme Mistral AI ont suscité une forte concurrence dans les piles logicielles d’intelligence artificielle (IA), avec les grands modèles linguistiques (LLMs) en tête de cette évolution [1]. Cette analyse approfondie explore l’impact des LLMs sur les piles logicielles d’IA, examine les tendances émergentes et analyse des études de cas de sociétés s’adaptant à cette nouvelle ère.

Comprendre les grands modèles linguistiques (LLMs)

Les grands modèles linguistiques (LLMs) sont un type de modèle d’intelligence artificielle conçus pour comprendre et générer un texte similaire à celui d’un être humain en se basant sur des motifs appris à partir de vastes quantités de données [2]. Ces modèles, tels que Mixtral de Mistral AI, sont caractérisés par leur taille (milliards ou billions de paramètres), ce qui leur permet de gérer des tâches complexes avec une précision remarquable.

Les aspects clés des LLMs comprennent :

  • Fenêtre de contexte : La capacité de traiter et de maintenir des informations sur de longues séquences de texte [3].
  • Apprentissage à faible nombre d’exemples : La capacité de généraliser à partir d’un petit nombre d’exemples dans de nouvelles tâches [4].
  • Suivi d’instructions : La capacité de comprendre et d’exécuter des instructions intégrées dans les invites [5].

Le paysage actuel des piles logicielles d’IA

Avant d’examiner l’impact des LLMs, jetons un coup d’œil sur le paysage actuel des piles logicielles d’IA. Une pile logicielle d’IA fait référence à la collection d’outils, de frameworks, de bibliothèques et de plates-formes qui permettent aux développeurs de créer, d’entraîner, de déployer et de gérer des modèles d’IA [6].

La pile logicielle d’IA typique comprend :

  1. Matériel : GPUs, TPUs ou autres processeurs spécialisés pour l’entraînement de modèles.
  2. Frameworks/Bibliothèques : Des frameworks d’apprentissage en profondeur tels que TensorFlow ou PyTorch pour construire des modèles.
  3. Outils de traitement de données : Des bibliothèques telles que NumPy et Pandas pour la manipulation et l’analyse de données.
  4. Plateformes de déploiement de modèles : Des services tels qu’AWS SageMaker ou Google AI Platform pour l’hébergement de modèles.
  5. Outils MLOps : Des frameworks et des plates-formes pour gérer le cycle de vie de l’apprentissage automatique, comme MLflow ou Kubeflow.

Impact des LLMs sur les piles logicielles d’IA : défis et opportunités

L’émergence des LLMs présente à la fois des défis et des opportunités pour les piles logicielles d’IA :

Défis

  1. Exigences de calcul : L’entraînement et le déploiement de grands modèles nécessitent des ressources informatiques importantes, augmentant les coûts et nécessitant un matériel plus puissant [7].
  2. Latence d’inférence : Plus le modèle est grand, plus il faut de temps pour générer des réponses, impactant les applications en temps réel telles que l’IA conversationnelle [8].

Opportunités

  1. Moins de composants nécessaires : Les grands modèles peuvent souvent remplacer plusieurs petits modèles, simplifiant les piles logicielles en réduisant le nombre de composants requis [9].
  2. Performance améliorée : Les grands modèles ont tendance à surpasser les petits modèles dans diverses tâches, stimulant l’adoption et accélérant l’innovation dans les piles logicielles d’IA [10].

Tendances émergentes dans les piles logicielles d’IA après les LLMs

À mesure que les LLMs continuent de dominer le paysage de l’IA, plusieurs tendances façonnent l’avenir des piles logicielles d’IA :

  1. Compression et élagage de modèles : Des techniques pour réduire la taille des modèles sans sacrifier les performances, les rendant plus accessibles et efficaces [11].
  2. Accélération matérielle : Des puces spécialisées telles que l’Unité de traitement d’intelligence (IPU) de Graphcore ou les processeurs de flux de données AI de SambaNova conçues pour accélérer l’inférence de LLMs [12].

Études de cas : Sociétés s’adaptant à l’ère des LLMs

Mistral AI

Mistral AI, développeur du modèle Mixtral, a construit sa pile logicielle autour des LLMs. La société utilise un matériel sur mesure et des techniques d’entraînement propriétaires pour créer et déployer efficacement de grands modèles [13].

Hugging Face

Hugging Face, connue pour sa bibliothèque transformer populaire, a adopté les LLMs en offrant des modèles pré-entraînés via son Hub Modèles. La société fournit également la bibliothèque Diffusers pour créer et partager des modèles texte-image [14].

Le rôle de l’open source dans la définition des futures piles logicielles d’IA

Les projets open source tels que la bibliothèque transformers de Hugging Face ont considérablement influencé les piles logicielles d’IA en démocratisant l’accès aux grands modèles et en favorisant la collaboration parmi les développeurs. À mesure que les LLMs continuent de croître, les initiatives open source joueront un rôle crucial dans :

  1. Normalisation des interfaces : Assurer la cohérence entre différentes implementations des LLMs [15].
  2. Facilitation de la recherche : Fournir des plates-formes pour partager et construire sur des techniques de pointe [16].

Conclusion

La prolifération des grands modèles linguistiques transforme les piles logicielles d’IA, présentant à la fois des défis et des opportunités. À mesure que la concurrence s’intensifie, stimulée par des sociétés comme Mistral AI, nous pouvons nous attendre à voir une innovation continue dans l’accélération matérielle, la compression de modèles et les techniques d’entraînement distribué. Les projets open source resteront essentiels pour façonner l’avenir des piles logicielles d’IA, favorisant la collaboration et la normalisation au milieu de cette évolution rapide.

Avec les grands modèles en tête de file, les piles logicielles d’IA évoluent à un rythme remarquable. En restant informés sur les tendances émergentes et en gardant un œil sur les sociétés pionnières, les développeurs peuvent adapter leurs piles pour exploiter pleinement le potentiel des LLMs et rester compétitifs dans le paysage de l’IA en constante évolution.

Sources : [1] Rapport TechCrunch : Mistral AI raises $640 million for its large language models [2] Communiqué de presse officiel : Introducing Mixtral, our latest large language model [3] Vaswani et al., 2017 - Attention Is All You Need [4] Brown et al., 2020 - Language Models are Few-Shot Learners [5] Wei et al., 2021 - Instruction Tuning with Human Feedback [6] Kirk, D., 2021 - AI Software Stacks: A Landscape Overview [7] Rapport HAI de Stanford : The Compute Challenge of Large Language Models [8] Bender et al., 2021 - On the Dangers of Stochastic Parrots [9] Liu et al., 2020 - Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Few-shot Learning [10] Kaplan et al., 2020 - Scaling up Language Models with the Transformer-XL Architecture [11] Sanh et al., 2020 - DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper [12] Document blanc de Graphcore : Intelligence Processing Unit (IPU) Technology [13] Blog Mistral AI : How we train large language models at Mistral AI [14] Blog Hugging Face : Introducing Diffusers: Easy peasy lemon squeezy image generation with Stable Diffusion [15] Devlin et al., 2019 - BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding [16] Liu et al., 2019 - RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach