Par exemple, explique Esposito, le service informatique peut isoler une tâche linguistique restreinte, prendre un SLM, le placer dans son cloud et lui donner accès uniquement à la base de données de documents d’entreprise. À partir de là, il pose au modèle uniquement des questions liées à ces documents.
« Dès les premières expériences, il semble que non seulement la consommation d’énergie soit réduite, mais aussi la probabilité d’hallucinations », dit-il. « Après tout, les modèles d’IA des entreprises ne doivent pas nécessairement tout savoir, mais seulement répondre à certaines applications. Les SLM peuvent toujours effectuer des traductions, effectuer des analyses des tendances du marché, automatiser le service client, gérer les tickets informatiques, créer un assistant virtuel professionnel, et bien plus encore. Il me semble plus efficace de limiter le domaine et de le spécialiser, en le gardant sous contrôle informatique.
Peser les activités de la génération IA et les petits modèles
Le contrôle est la clé. Alessandro Sperduti, directeur du Centre d’Augmentation de la Fondation Bruno Kessler (FBK), affirme dans AI que nous risquons la domination des entreprises privées. « Dans le passé, les systèmes d’IA les plus importants au monde étaient développés dans les universités, alors qu’aujourd’hui ce n’est plus le cas parce que des géants technologiques privés ont émergé avec un pouvoir d’achat avec lequel le public ne peut pas rivaliser », dit-il.
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