Mistral vs NVIDIA : une nouvelle ère de course à l’IA ?

Le paysage des grands modèles linguistiques (LMs) a récemment connu deux avancées significatives avec la sortie de Mixtral dMistral AI et le dévoilement de la dernière architecture Hopper de NVIDIA. Ces développements ont suscité une nouvelle vague de concurrence parmi les géants de l’IA, soulevant des questions sur l’avenir de ce domaine en constante évolution. Cet article examinera ces sorties, analysera leurs implications sur le paysage concurrentiel et explorera les impacts plus larges sur la recherche open source, l’éthique et l’avenir des LMs.

Le coup d’envoi de Mistral AI : la sortie de Mixtral

Mistral AI, une startup française fondée en 2023, a fait sensation avec son modèle de lancement, Mixtral. Sorti en octobre 2023, Mixtral [1] met en évidence l’engagement de Mistral AI pour pousser les limites des LMs.

Mixtral est construit à l’aide d’une architecture novatrice qui combine des motifs d’attention standard et mix-and-match. Cette conception innovante permet à Mixtral d’atteindre des performances comparables à celles des modèles ayant le double de paramètres, ce qui le rend plus efficace et moins gourmand en ressources que d’autres LMs comme GPT-4 [2].

Tableau 1 : Comparaison des modèles AI

Mistral AI s’est positionnée en tant que concurrent redoutable dans l’espace des LMs, contestant les joueurs établis avec sa approche innovante. La sortie de Mixtral a établi un nouveau standard d’efficacité et de performance, annonçant que l’ère des grands modèles linguistiques est loin d’être stagnante.

La réponse de NVIDIA : l’architecture Hopper et les nouveaux modèles linguistiques

NVIDIA, un poids lourd de longue date dans le domaine du matériel AI, a répondu à l’entrée de Mistral AI avec des avancées significatives propres. La société a dévoilé l’architecture Hopper, qui promet des améliorations substantielles de la vitesse d’entraînement et d’inférence pour les LMs.

L’architecture Hopper introduit plusieurs innovations, notamment :

• Moteur Transformer : un moteur dédié conçu spécifiquement pour les modèles transformateurs, permettant un entraînement et une inférence plus rapides.
• NVLink Switch Fabric : améliore la communication de données entre les GPUs, réduisant la latence et améliorant les performances globales du système [3].

NVIDIA a également annoncé son intention de sortir de nouveaux modèles linguistiques construits à l’aide de l’architecture Hopper. Bien que les détails restent rares, les observateurs du secteur s’attendent à ce que ces modèles rivalisent avec Mixtral en termes d’efficacité et de performance.

Graphique_BAR : Part de marché des GPU

La réponse de NVIDIA à Mistral AI démontre l’engagement de la société à maintenir sa position dominante dans le matériel AI en innovant et en s’adaptant constamment pour assurer que ses produits restent attractifs pour les développeurs travaillant sur des LMs de pointe.

Le paysage concurrentiel : les incumbents contre les challengers

L’émergence de Mixtral a bouleversé le paysage concurrentiel parmi les LMs, avec des joueurs établis comme Google DeepMind et Microsoft (par son partenariat avec OpenAI) qui prennent conscience.

Google DeepMind a répondu à l’entrée de Mistral AI en sortant PaLM 2 [4], une version mise à jour de son modèle de langage Pathways. Bien que PaLM 2 offre des améliorations dans des tâches comme la raisonnement mathématique, il ne remet pas en cause de manière significative l’efficacité ou la performance de Mixtral.

Microsoft, quant à lui, a opté pour renforcer sa position en collaborant avec OpenAI. La société vient récemment d’annoncer son intention d’intégrer les modèles d’OpenAI dans sa plateforme Azure, tirant parti de la puissance de GPT-4 tout en maintenant un avantage concurrentiel [5].

Graphique_LIGNE : Croissance de l’investissement dans l’IA

Le paysage concurrentiel est dynamique et en constante évolution, avec des incumbents et des challengers qui s’affrontent constamment pour la domination. À mesure que de nouveaux joueurs entrent sur le marché, on peut s’attendre à voir une innovation et une adaptation continues dans la poursuite de LMs supérieurs.

La course aux modèles plus performants, plus rapides et plus efficaces

La concurrence parmi les géants de l’IA est centrée sur la création de modèles plus performants, plus rapides et plus efficaces. Les aspects clés de cette course comprennent :

• La taille du modèle : Mixtral de Mistral AI démontre qu’il est possible d’atteindre l’efficacité sans sacrifier les performances.
• La vitesse d’inférence : L’architecture Hopper de NVIDIA promet des améliorations de la vitesse d’entraînement et d’inférence, réduisant la latence et améliorant les performances globales du système.
• La consommation d’énergie : À mesure que les LMs deviennent plus grands et plus complexes, la réduction de la consommation d’énergie devient de plus en plus cruciale. Les innovations comme le NVLink Switch Fabric de NVIDIA visent à résoudre ce défi.

Graphique_CAMÉE : Taille du modèle vs performance

La poursuite de modèles plus performants, plus rapides et plus efficaces est un cycle sans fin dans le monde de l’IA. À mesure qu’une société fait une percée, d’autres suivent rapidement, stimulant une innovation continue et poussant les limites de ce qui est possible.

Les impacts sur la recherche open source et académique

Les développements de Mistral AI et NVIDIA ont des implications significatives pour les projets open source et la recherche académique en IA et apprentissage automatique. Ces avancées démocratisent l’accès aux LMs puissants, permettant aux chercheurs et développeurs de travailler avec des modèles de pointe sans investissement financier important.

De plus, le paysage concurrentiel encourage la collaboration entre les institutions académiques et les joueurs du secteur. Par exemple, Mistral AI a conclu un partenariat avec NVIDIA pour rendre Mixtral disponible sur la plateforme de cette dernière, favorisant la coopération entre l’académie et l’industrie [6].

Données_NÉCESSAIRES : Nombre de projets open source de LMs et leur taux de croissance depuis 2020.

L’accès accru aux LMs avancés stimule les progrès dans la recherche académique, permettant aux scientifiques d’explorer de nouvelles applications et de pousser les limites de ce qui est possible. Cependant, cela soulève également des préoccupations quant au potentiel de mauvaise utilisation et à la nécessité d’un développement responsable.

Les considérations éthiques et le développement responsable de l’IA

À mesure que la course aux LMs plus performants s’intensifie, les considérations éthiques deviennent de plus en plus importantes. Certaines préoc