On dit que les grandes choses viennent dans de petits paquets et peut-être que les petits modèles de langage (SLM) en sont de parfaits exemples.
Chaque fois que nous parlons d’IA et de modèles linguistiques imitant la communication et l’interaction humaines, nous avons immédiatement tendance à penser à Grands modèles de langage (LLM) comme GPT3 ou GPT4. Cependant, à l’autre extrémité du spectre se trouve le monde merveilleux des petits modèles de langage, qui sont des contreparties parfaites de leurs variantes plus grandes, arrivant comme des compagnons pratiques pour donner vie à des ambitions qui ne nécessitent pas beaucoup d’échelle.
Aujourd’hui, nous sommes ravis de faire la lumière sur ce que sont les SLM, comment ils se comparent aux LLM, leurs cas d’utilisation et leurs limites.
Que sont les petits modèles de langage ?
Les SLM sont une branche des modèles d'IA qui sont architecturés pour détecter, comprendre et échanger les langages humains. Le préfixe (ou l'adjectif) Small fait ici référence à la taille, qui est comparativement plus petite, ce qui leur permet d'être plus ciblés et spécialisés.
Si les modèles LLM sont formés sur des milliards ou des milliards de paramètres, les modèles SLM sont formés sur des centaines de millions de paramètres. L’un des aspects remarquables des modèles plus petits est qu’ils fournissent des résultats impeccables malgré un volume de paramètres plus faible.
Pour mieux comprendre les SLM, examinons certaines de leurs caractéristiques principales :
Petite taille
Parce qu’ils sont formés sur moins de paramètres, ils sont facilement entraînables et minimisent l’intensité des capacités de calcul pour la fonctionnalité.
Niche, ciblé et personnalisable
Contrairement aux LLM, ils ne sont pas conçus pour des tâches globales. Ils sont plutôt conçus et élaborés pour répondre à des problèmes spécifiques, ouvrant la voie à des résolutions de conflits ciblées.
Par exemple, une entreprise de taille moyenne peut faire développer et déployer un SLM uniquement pour traiter les réclamations du service client. Ou, une entreprise BFSI peut mettre en place un SLM uniquement pour effectuer des vérifications d'antécédents automatisées, des notations de crédit ou des analyses de risques.
Dépendance minimale aux spécifications matérielles
Les SLM éliminent le besoin d'infrastructures numériques complexes et lourdes et d'exigences périphériques pour la formation et le déploiement. Comme ils sont relativement plus petits en taille et en fonctionnalités, ils consomment également moins de mémoire, ce qui les rend idéaux pour une mise en œuvre dans des périphériques et des environnements de pointe qui sont principalement limités en ressources.
Plus durable
Les modèles plus petits sont relativement respectueux de l'environnement car ils consomment moins d'énergie que les LLM et génèrent moins de chaleur en raison de leurs besoins de calcul réduits. Cela signifie également des investissements minimisés dans les systèmes de refroidissement et les dépenses de maintenance.
Polyvalence et prix abordable
Les modèles SLM sont adaptés aux ambitions des petites et moyennes entreprises qui sont limitées en termes d’investissements mais qui doivent exploiter la puissance et le potentiel de l’IA pour réaliser leurs projets commerciaux. Étant donné que les modèles plus petits sont adaptables et personnalisables, ils offrent aux entreprises la flexibilité nécessaire pour déployer leurs ambitions en matière d’IA par phases.
Exemples concrets de petits modèles de langage
Le fonctionnement d'un petit modèle de langage
Fondamentalement, le principe de fonctionnement d'un petit modèle de langage est très similaire à celui d'un grand modèle de langage dans le sens où ils sont formés sur de grands volumes de données de formation et de code. Cependant, quelques techniques sont déployées pour les transformer en variantes efficaces et plus petites de LLM. Voyons quelles sont certaines techniques courantes.
| Distillation des connaissances | Élagage | Quantification |
|---|---|---|
| Il s'agit du transfert de connaissances qui se produit d'un maître à un disciple. Toutes les connaissances acquises dans le cadre d'un LLM pré-formé sont transférées vers un SLM, distillant l'essence des connaissances sans les complexités du LLM. | En vinification, la taille désigne l'élimination des branches, des fruits et du feuillage du vin. Dans les SLM, il s'agit d'un processus similaire impliquant la suppression d'aspects et de composants inutiles qui pourraient rendre le modèle lourd et intense. | Lorsque la précision d'un modèle dans l'exécution des calculs est minimisée, il utilise comparativement moins de mémoire et s'exécute beaucoup plus rapidement. Ce processus est appelé quantification et permet au modèle de fonctionner avec précision dans des appareils et des systèmes aux capacités matérielles réduites. |
Quelles sont les limites des petits modèles de langage ?
Comme tout modèle d'IA, les SLM présentent leur lot de goulots d'étranglement et de lacunes. Pour les débutants, explorons ce qu'ils sont :
- Les SLM étant spécialisés et raffinés dans leur objectif et leurs fonctionnalités, il peut être difficile pour les entreprises de faire évoluer de manière significative leurs modèles plus petits.
- Les modèles plus petits sont également formés pour des cas d'utilisation spécifiques, ce qui les rend invalides pour les requêtes et les invites en dehors de leur domaine. Cela signifie que les entreprises seront obligées de déployer plusieurs SLM de niche plutôt que d'avoir un seul modèle maître.
- Ils peuvent être légèrement difficiles à développer et à déployer en raison des lacunes de compétences existantes dans le domaine de l’IA.
- L’évolution constante et rapide des modèles et des technologies en général peut également rendre difficile pour les parties prenantes de faire évoluer perpétuellement leur GDT.
Exigences en matière de données de formation pour les petits modèles linguistiques
Bien que l'intensité, la capacité de calcul et l'échelle soient plus faibles par rapport aux grands modèles, les SLM ne sont pas légers dans aucun sens du terme. Ce sont toujours des modèles de langage développés pour répondre à des exigences et des tâches complexes.
Le fait qu’un modèle linguistique soit plus petit ne peut pas lui enlever le sérieux et l’impact qu’il peut offrir. Par exemple, dans le domaine de la santé, un modèle linguistique développé pour détecter uniquement les maladies héréditaires ou liées au mode de vie reste essentiel car il se situe entre la vie et la mort d’un individu.
Cela renvoie à l’idée selon laquelle les exigences en matière de données de formation pour les modèles plus petits sont toujours cruciales pour que les parties prenantes puissent développer un modèle étanche qui génère des résultats précis, pertinents et exacts. C’est précisément là qu’entre en jeu l’importance de s’approvisionner en données auprès d’entreprises fiables.
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