IA modulaire : article invité pour BigData Insider

Lors de l'introduction de nouvelles technologies, il ne faut souvent pas attendre longtemps pour que les nouvelles limites du possible soient également équilibrées. Lorsqu'il s'agit de Large Language Models (LLMs), ce point est désormais atteint : même s'ils obtiennent dans de nombreux cas des résultats impressionnants en matière de traitement du langage naturel, l'implémentation et la maintenance sont encore trop inefficaces, en particulier pour les applications spécialisées complexes. La spécialisation et la réutilisation font également défaut, ce qui constitue un dilemme insoluble. Ou pas ?

Chercheurs de Berkeley et de Stanford ont récemment attiré l'attention sur le fait que les modèles linguistiques sont de plus en plus souvent intégrés dans des systèmes d'IA modulaires composés de différents éléments, qui sont nettement plus à même de relever ce défi. Ce faisant, ils atteignent à bien des égards une surperformance par rapport aux modèles monolithiques utilisés auparavant. L'approche modulaire joue également un rôle important dans le back-office de Confuzio - une raison suffisante pour partager quelques aperçus dans la presse.

Dans un Article invité pour le magazine spécialisé allemand BigData-Insider notre CEO Christopher Helm présente les nouvelles opportunités et les nouveaux défis des systèmes d'IA modulaires.

Vous avez lu une version traduite automatiquement du post original en allemand.

Les principaux insights

  • Les systèmes d'IA modulaires comprennent des modèles de langage, des modèles plus simples et d'autres composants - souvent en séquences à l'aide de la génération augmentée de récupération (RAG) et les chaînes multi-étapes
  • La sortie des différents composants sert à la fois de résultat intermédiaire et d'entrée pour les étapes suivantes.
  • Cela permet de diviser les tâches spécialisées importantes en unités plus petites.
  • Elles peuvent ainsi être gérées plus facilement et plus efficacement. Le dépannage, l'explication et la maintenance sont également moins compliqués.
  • De nombreuses étapes individuelles se retrouvent également dans d'autres processus. Les composants correspondants peuvent y être directement recyclés.
  • Il y a donc à la fois une spécialisation et une applicabilité généralisée.
  • Dans de nombreux cas, les entreprises font ainsi l'économie d'innombrables procédures de formation et de réajustements.
  • Les développements actuels portent principalement sur les défis de l'intégration des données, la communication entre les modules et l'applicabilité pratique de cette jeune technologie.

À propos de BigData-Insider

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