Le PDG de Lenovo, Yuanqing Yang, anticipe un avenir révolutionnaire pour l'IA générative, caractérisé par un "modèle de fondation personnel" qui comprend véritablement vos besoins et fonctionne directement depuis votre appareil intelligent. Lors de l'événement Lenovo Tech World 2023 à Austin, Texas, Yang a expliqué : "À l'avenir, votre PC pourrait se transformer en PC AI. Votre téléphone pourrait évoluer en téléphone AI, et votre station de travail pourrait devenir une station de travail AI." Cette vision a été approfondie aux côtés de leaders de l'industrie, dont le PDG de Nvidia, Jensen Huang, et la PDG d'AMD, Lisa Su.
Le concept de modèle de fondation personnel repose sur l'entraînement d'une IA spécifiquement sur vos données personnelles, lui permettant de répondre à vos demandes de manière sur mesure, sans nécessiter d'accès à Internet. Cette innovation ouvre la voie à des possibilités nouvelles, permettant à votre IA de vous aider dans des tâches personnelles telles que la planification de voyages ou la recommandation de restaurants en fonction de vos préférences uniques.
Les modèles de fondation, essentiels à cette technologie, sont de vastes entités d'apprentissage automatique, englobant souvent entre 100 et 200 milliards de paramètres. Ils sont formés à partir de jeux de données étendus provenant d'Internet, leur permettant d'effectuer une variété de tâches au-delà des fonctions rudimentaires. Des exemples notables incluent ChatGPT d'OpenAI, construit sur les puissants modèles de fondation GPT-3.5 et GPT-4.
Actuellement, les utilisateurs peuvent choisir entre deux types de modèles de fondation : publics et privés. Les modèles de fondation publics, comme ChatGPT, sont accessibles à tous et formés sur des données en open source, facilitant des tâches générales. Cependant, cette accessibilité implique également que les données partagées deviennent publiques, ce qui peut compromettre la spécificité et la précision des réponses.
En revanche, les modèles de fondation privés sont perfectionnés pour des secteurs ou des organisations spécifiques, leur permettant de fournir des réponses précises et d'effectuer des tâches spécifiques tout en gardant les informations sensibles internes. Ces modèles sont conçus pour des groupes, comme les employés d'une entreprise, mais manquent de personnalisation individuelle.
Les modèles de fondation personnels, une avancée significative, sont construits uniquement autour de vous—l'utilisateur individuel. Formée sur vos données, cette IA sur mesure peut comprendre avec précision vos goûts et préférences, devenant ainsi une assistante précieuse dans votre quotidien. La technologie innovante de compression des modèles de Lenovo permet à ces modèles de fondation personnels de fonctionner directement sur votre appareil, créant ce que Yang décrit comme "une extension numérique de vous" ou votre "jumeau AI personnel".
La vision de Yang résonne avec celle de Mustafa Suleyman, co-fondateur de DeepMind et actuellement à la tête d'Inflection AI, qui envisage également un avenir où l'IA personnelle peut s'engager dans diverses activités en votre nom, comme la représentation juridique et les achats.
Dans un engagement audacieux envers l'innovation en IA, Lenovo a annoncé des plans d'investissement d'un milliard de dollars dans des dispositifs IA, des infrastructures et des solutions au cours des trois prochaines années, complétant ainsi ses engagements existants dans la technologie.
Cadre Hybride d'IA
Le Directeur Technique de Lenovo, Yong Rui, a suggéré que l'avenir des modèles de fondation réside dans un cadre hybride d'IA qui intègre efficacement les modèles publics, privés et personnels. Pour comprendre ce cadre, Rui a d'abord décrit la fonctionnalité autonome de chaque type de modèle.
Un modèle de fondation initialement formé sans données spécifiques évolue en un modèle public grâce à un entraînement sur des jeux de données publics. En incorporant des données spécifiques à l’entreprise, il devient un modèle privé, capable de traiter des demandes générales tout en s'attaquant à des tâches spécialisées liées à une entreprise.
Un modèle de fondation privé excelle dans la gestion des tâches spécifiques à l'entreprise, nécessitant une base de données de connaissances pour des résultats précis. Les deux types de modèles doivent s'intégrer de manière transparente aux systèmes existants comme l'ERP et le CRM pour accomplir efficacement des tâches organisationnelles plus larges.
La transformation d'un modèle de fondation en un modèle personnel implique de compresser le modèle riche en informations pour l'adapter à des appareils plus petits. Lenovo y parvient en identifiant les structures importantes au sein du modèle de fondation, telles que les neurones et leurs connexions, afin de prioriser les éléments essentiels. Ce processus permet des réductions significatives de la taille du modèle tout en maintenant une performance compétente, rendant le modèle compatible avec des appareils comme des PC ou des smartphones.
En fin de compte, le modèle de fondation idéal combine des éléments des trois catégories. Avant de déployer des tâches à ces modèles, un module de gestion des données est essentiel pour garantir la confidentialité et l’adéquation. En évaluant si une tâche est appropriée pour le traitement public, personnel ou privé, il s'assure que les données sensibles restent sécurisées.
Rui a conclu qu'en fusionnant les modèles de fondation publics, privés et personnels, un cadre hybride d'IA solide peut être établi, ouvrant la voie à un avenir où la technologie IA est intimement adaptée aux besoins individuels.
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