Moins d’informations, plus d’intelligence: SLM Power – Opinion

Par Nuno Ruivo

L’évolution de l’intelligence artificielle provoque beaucoup d’utilisation dans certains cas qui sont très réussies et d’autres avec des résultats inattendus. La propagation de ce système d’IA est largement motivée par le modèle de langue et la concurrence des grands fabricants pour développer le meilleur format de langue au monde. Il s’agit d’une preuve de cette histoire de GPT (Openai / Microsoft) via Gemini (Google), Grama Granite (IBM), Claude, Deeseek), Mistral, Lllama, Group. Ils ont tous quelque chose en commun: ils sont principalement des LLM (modèle de grande langue). Mais qu’est-ce que cela signifie? Fondamentalement, ils sont un modèle qui n’est pas seulement mais ne comprend que la langueIl y a tout et je ne sais pas quoi! –

– Dans cette théorie, cela semble bon. Mais dans la pratique, cela provoque des questions de base: avons-nous besoin d’un modèle complet pour toutes les applications?

La réponse est le rond numéro. Si j’utilise l’analyse du véhicule, du système et des dommages du système d’IA dans les réclamations de compensation, je dois donc avoir un modèle qui sait également comment fournir la formule COD, ou si mon entreprise opère dans le secteur juridique, il estime que le modèle a des connaissances sur le mécanisme quantique? Partage des expressions utilisées par les clients. Ce que je veux, c’est la forme qui parle uniquement de la «fête». Je n’ai pas besoin de parler ou de connaître les télécommunications ou d’autres régions.

La vérité est que ces données spéciales n’utilisent que la zone et nécessitent des ressources de calcul élevé pour soutenir le fonctionnement de ces modèles. Il équivaut à utiliser des fourmis pour tuer les fourmis: les ressources perdues.

Une autre option, les SLM (modèle de petit langage) ont commencé à être liés. Ce sont de petits modèles, en particulier pour les domaines ou les domaines de connaissances, devenant un véritable expert dans leur domaine sans avoir à se perdre dans la marche.

• Les avantages du choix des SLM au lieu de LLM ont de nombreux exemples. Par exemple:Infrastructure plus légère
• Pour ceux qui ont besoin d’une solution dans un matériel nécessaire pour utiliser SLM est beaucoup plus faible, permettant à l’IA de fonctionner davantage, en particulier pour les organisations sûres et en matière d’intimité.Coût inférieur
• : Dans l’environnement cloud, le coût par personne (processeur modèle) beaucoup plus bas dans les SLM, qui se traduit par des économies à long terme.La réduction des hallucinations
• : Parce que SLM fonctionne avec un ensemble de données plus limité et plus spécifique. Les possibilités de réponses non liées ou erronées diminueront.Durabilité

: Cet ensemble est toujours dans l’ordre du jour des réunions et est une préoccupation pour de nombreuses entreprises, des empreintes de pas carbone liées à la formation et aux opérations SLM, qui sont beaucoup plus petites que LLM, ce qui aide les méthodes écologiques et efficaces pour l’IA.

Alors pourquoi continuons-nous à utiliser des LLM?

Au Portugal, la principale raison d’accepter les SLM faibles est le manque de modèles spéciaux qui comprennent et traitent les portugais en Europe de manière appropriée. De plus, la recherche de modèles qui conviennent à chaque besoin de passer du temps et des tests, ce qui fait que de nombreuses entreprises choisissent la méthode la plus simple: se tourner vers LLM et filtrer les données non liées.

Une autre option est une formation de modèle spécifique. Mais cette méthode n’est pas encore disponible pour la majorité de l’organisation en raison des coûts et de la complexité de l’humanité et du manque de capacité humaine, de matériaux et de capacité financière à le faire.

Future: situation spéciale

L’étude indique que les paris dans les SLM seront une tendance au cours des prochaines années, avec de plus en plus d’entreprises qui se tournent pour utiliser des modèles de plus en plus petits pour certains emplois. Au Portugal, ce changement peut être motivé par le premier développement national du SLM important, Amalia. En cas de succès, il peut représenter les événements importants de la méthode que nous utilisons IA, ce qui le rend plus efficace et s’adapte à nos besoins.

En fin de compte, la question demeure: nous avons besoin d’un petit modèle. Mais n’a pas d’expertise ou de modèles plus petits, concentrés et efficaces pour chaque contexte? L’avenir de notre projet pourrait bien trouver cet équilibre.