Avec l'émergence de l'IA générative il y a un an, les technologues ont été fascinés par les capacités des modèles de langage de grande taille (LLM), qui offrent des réponses humaines aux questions posées. Dans le domaine technologique, les grandes avancées se réduisent souvent avec le temps. Les ordinateurs centraux ont évolué vers des modèles client-serveur, et les PC se sont associés aux tablettes et smartphones pour répondre à la demande croissante de l'informatique mobile. Une tendance similaire se dessine avec les logiciels d'IA générative, le principal moteur étant le déploiement de services d'IA générative compacts et puissants sur de petits appareils, à l'instar de la mobilization des applications il y a plus d'une décennie.
Cette réduction des modèles crée une confusion croissante parmi les dirigeants informatiques chargés de choisir le bon modèle. Heureusement, il existe un cadre stratégique pour sélectionner un modèle de langage léger (SLM).
Comparaison LLM vs SLM
D'abord, clarifions les différences entre LLM et SLM, en reconnaissant qu'il n'existe pas de standard universel pour les distinguer. Les LLM se composent généralement de centaines de milliards de paramètres, englobant les poids et biais appris lors de l'entraînement. En revanche, les SLM possèdent un nombre de paramètres allant de quelques centaines de millions à plusieurs dizaines de milliards.
Bien que les LLM puissent générer divers types de contenu—texte, images, audio et vidéo—et exécuter des tâches complexes de traitement du langage naturel (NLP), ils nécessitent une capacité serveur substantielle, ainsi qu'un espace de stockage et des GPU conséquents pour fonctionner. Les coûts élevés liés aux LLM peuvent dissuader certaines organisations, surtout en tenant compte des exigences en matière de conformité environnementale, sociale et de gouvernance (ESG), car ces modèles exigent d'importantes ressources informatiques pour l'entraînement, l'augmentation, le réglage et d'autres tâches.
En revanche, les SLM consomment moins de ressources tout en offrant des performances étonnamment solides, rivalisant parfois avec les LLM sur des critères spécifiques. Leur nature personnalisable permet aux organisations d'adapter les SLM à des tâches particulières, telles que l'entraînement sur des ensembles de données choisis et l'amélioration des résultats de recherche par la génération augmentée par récupération (RAG). Pour beaucoup, les SLM sont idéaux pour un déploiement sur site.
La tendance à réduire la taille des modèles prend de l'ampleur parmi les hyperscalers et les startups, avec de nombreux modèles plus petits destinés aux appareils mobiles, des ordinateurs portables aux smartphones. Des exemples notables comprennent le lancement en décembre de la ligne Gemini de Google, présentant le modèle compact Nano, ainsi que les modèles Mixtral 8x7b de Mistral AI et Phi-2 de Microsoft. En février, Google a introduit les modèles Gemma.
Choisir le Bon Modèle
Le choix entre un LLM et un SLM dépend du nombre de paramètres nécessaires pour répondre à vos besoins et de votre budget. Voici un guide pour déterminer si un SLM convient à votre organisation :
1. Évaluer les Besoins d'Affaires : Identifiez les problèmes spécifiques que vous souhaitez résoudre—qu'il s'agisse d'un nouveau chatbot pour le service client ou d'une création de contenu améliorée pour les ventes et le marketing. Comprendre vos cas d'utilisation est crucial.
2. Rechercher le Marché : Explorez différents modèles pour identifier celui qui correspond le mieux à vos ressources actuelles, y compris le personnel, les processus et la technologie. Considérer la taille, les indicateurs de performance pertinents et la qualité des données pour l'entraînement et l'ajustement. Assurez-vous que l'évolutivité et la sécurité respectent vos exigences.
3. Conduire une Évaluation de Modèles : Testez les SLM favoris à travers des programmes pilotes pour évaluer leur précision, généralisation, interprétabilité et rapidité. Identifiez les forces et les faiblesses dans ces dimensions.
4. Évaluer les Exigences en Ressources : Examinez les besoins en serveurs, stockage et GPU de votre organisation, ainsi que leurs coûts associés. Considérez la possibilité d'implémenter une observabilité et des AIOps pour analyser les résultats en relation avec les résultats commerciaux.
5. Élaborer une Stratégie de Déploiement : Développez une stratégie complète pour intégrer le SLM choisi dans les systèmes existants, en abordant la sécurité et la confidentialité des données, et en planifiant la maintenance et le support. Si vous optez pour un modèle public, assurez-vous d'un support solide, et si vous choisissez l'open-source, restez informé des modifications.
Réflexions Finales
Le paysage de l'IA générative évolue rapidement. Rester informé est essentiel pour ne pas manquer d'importantes évolutions. Un écosystème croissant de partenaires est disponible pour vous aider à choisir le bon modèle, l'infrastructure et les stratégies adaptés à votre entreprise. En collaborant avec le bon partenaire, vous pouvez créer des services d'IA générative optimisés pour vos employés et vos clients.
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