Les grands modèles de langage (LML) embarqués : la prochaine grande vague de l'IA
Le monde de l'intelligence artificielle (IA) est sur le point de connaître une révolution, les grands modèles de langage (LML) embarqués étant appelés à bouleverser les expériences des utilisateurs et les paysages technologiques. Cette tendance émergente consiste à déployer directement des LML sur des appareils personnels tels que des smartphones, des tablettes et des ordinateurs, marquant un changement significatif par rapport aux services d'IA basés sur le cloud. Des entreprises comme Nvidia, Apple et Qualcomm sont en première ligne, portées par les avancées en matière de matériel et de techniques d'optimisation.
Les LML embarqués gagnent en popularité en raison de plusieurs avantages convaincants. Contrairement aux modèles basés sur le cloud, ces LML traitent les données localement, garantissant ainsi que les informations sensibles restent sur l'appareil de l'utilisateur. Ce développement est particulièrement crucial pour les applications qui traitent des données personnelles, telles que les services de santé et financiers. La poussée vers le déploiement local est également alimentée par le besoin de réduire la latence, d'accroître l'efficacité des coûts et de permettre des fonctionnalités hors ligne. Des entreprises leaders comme Nvidia, avec son « Chat avec RTX », et Apple, à travers ses recherches sur l'exécution de LML en mémoire flash, explorent des moyens d'apporter des capacités d'IA puissantes aux appareils des utilisateurs. Les efforts de Qualcomm dans le développement de modèles optimisés pour les appareils mobiles et de bord inférieurs à 10 milliards de paramètres mettent en évidence l'engagement de l'industrie envers cette tendance.
Points clés à retenir
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Confidentialité et sécurité améliorées : Les LML embarqués gardent les données sensibles à l'intérieur de l'appareil, réduisant considérablement le risque de fuites de données et d'accès non autorisés. Cela est particulièrement important pour les applications sensibles dans le domaine de la santé, des finances et de l'assistance personnelle.
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Latence réduite et expérience utilisateur améliorée : En éliminant le besoin des données de voyager vers et depuis le cloud, les LML embarqués offrent des réponses instantanées. Cela est vital pour les applications en temps réel telles que les assistants vocaux, la traduction en temps réel, les expériences de réalité augmentée (RA) et de réalité virtuelle (RV).
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Efficacité des coûts : Le traitement local permet aux utilisateurs et aux entreprises d'éviter les coûts récurrents associés aux services basés sur le cloud, rendant les technologies avancées d'IA plus accessibles et abordables. Cela est particulièrement bénéfique pour les petites entreprises et les utilisateurs individuels.
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Capacités hors ligne : Les LML embarqués permettent aux applications de fonctionner sans connexion Internet, ce qui est essentiel pour une utilisation dans des zones éloignées, pendant les déplacements ou dans des situations avec une connectivité peu fiable.
Analyse
Le mouvement vers les LML embarqués est soutenu par une combinaison de techniques d'optimisation et d'améliorations matérielles. Les techniques telles que la quantification, la taille, la distillation et le modelage éparse aident à réduire la taille et à améliorer l'efficacité de ces modèles sans compromettre les performances. Par exemple, des modèles plus volumineux comme le GPT-4 ont été affinés pour créer des versions plus petites comme le GPT-4o, qui sont optimisées pour une utilisation sur appareil.
Les améliorations matérielles, y compris les accélérateurs d'IA et les puces spécialisées telles que les TPU (unités de traitement Tensor) et les NPU (unités de traitement neural), permettent un calcul sophistiqué de l'IA sous des formes compactes et écoénergétiques. Cela est crucial pour les appareils mobiles, les appareils portables et d'autres appareils fonctionnant sur batterie. Des architectures efficaces, telles que des transformateurs avec des mécanismes d'attention efficaces, sont également conçus spécifiquement pour les appareils de bord, améliorant les capacités de prise de décision en temps réel.
Les LML embarqués réalisent également des progrès significatifs dans diverses applications. Par exemple, dans les véhicules autonomes, ils permettent une analyse de données en temps réel à partir des capteurs, ce qui est essentiel pour la navigation et la sécurité. Dans le domaine de la santé, les modèles embarqués peuvent gérer les données sensibles des patients sans le besoin d'un stockage sur le cloud, garantissant la confidentialité et un retour rapide des outils diagnostics ou des dispositifs de surveillance.
Saviez-vous que ?
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Les LML embarqués révolutionnent les appareils intelligents de la maison en gardant les interactions et les données sensibles en sécurité à l'intérieur de l'appareil, réduisant l'exposition aux potentielles brèches. Ils abaissent également les coûts opérationnels en minimisant le besoin d'une connexion cloud constante.
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Dans le domaine du jeu, l'IA embarquée peut offrir des interactions en temps réel et une adaptation au jeu, améliorant l'expérience globale de l'utilisateur. Cette capacité s'étend également aux applications éducatives, où les modèles embarqués peuvent personnaliser le contenu et les réponses en fonction des styles d'apprentissage et des progrès individuels, même en mode hors connexion.
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La tendance vers des LML plus petits et plus efficaces démocratise l'IA, rendant les technologies de langage avancées plus accessibles et pratiques pour une large gamme d'applications quotidiennes. Ce changement non seulement améliore l'expérience de l'utilisateur, mais élargit également la portée de l'applicabilité de l'IA dans divers secteurs, de la sécurité et de la surveillance à la technologie portable et au-delà.
Alors que les LML de pointe continuent de rétrécir en taille tout en maintenant ou en améliorant leurs capacités, le potentiel d'intégration de l'IA dans la vie quotidienne est immense. Cette transformation est appelée à redéfinir la manière dont les utilisateurs interagissent avec la technologie, rendant les expériences d'IA plus personnalisées, efficientes et sécurisées.