Les SLM : Quand les petits modèles d’IA font de grandes choses
"mini-modèles" qui gagnent rapidement du terrain qu'on appelle les petits modèles de langage (SLM)?
Vous avez sûrement entendu parler de ChatGPT, Claude et autres géants de l’IA qui font la une des journaux. Ces mastodontes, qu’on appelle les grands modèles de langage (LLM), sont impressionnants… mais saviez-vous qu’il existe aussi des “mini-modèles” qui gagnent rapidement du terrain qu’on appelle les petits modèles de langage (SLM)?
Mais c’est quoi au juste, un “petit modèle”?
Imaginez que les grands modèles comme GPT-4 sont des encyclopédies entières – énormes, complètes, mais qui prennent une pièce entière. Les petits modèles (SLM), eux, seraient plutôt comme des guides de poche – moins exhaustifs certes, mais tellement plus pratiques à transporter!
Concrètement, alors que les grands modèles jonglent avec des centaines de milliards de paramètres (pensez-y comme à leur “cerveau”), les petits se contentent de quelques millions à quelques milliards. C’est comme comparer un semi-remorque à une citadine!
Pourquoi c’est génial Les SLM?
Ces petits modèles ont plusieurs atouts dans leur manche:
- Ils sont économes: Exit les serveurs gigantesques qui consomment l’équivalent en électricité d’un petit quartier. Ces modèles peuvent tourner sur votre téléphone ou même votre montre connectée!
- Ils sont rapides comme l’éclair: Pas besoin d’envoyer vos données à un serveur distant et d’attendre la réponse. Tout se passe directement sur votre appareil, quasi instantanément.
- Ils sont spécialistes: Au lieu d’être des touche-à-tout parfois approximatifs, ces modèles excellent souvent dans des domaines précis. C’est comme avoir un expert dédié plutôt qu’un généraliste.
- Ils sont accessibles: Même une petite entreprise ou un développeur solo peut se permettre de créer ou d’adapter un petit modèle, ce qui n’est pas le cas des géants.
Où les trouve-t-on déjà?
Ces petits modèles se glissent partout dans notre quotidien:
- Dans votre téléphone quand il vous suggère des mots pendant que vous tapez
- Dans votre oreillette qui traduit une conversation en temps réel
- Dans votre voiture qui comprend vos commandes vocales même sans connexion internet
- Dans vos appareils domestiques qui fonctionnent même quand internet est en panne
Et pour la planète, c’est mieux?
Absolument! C’est d’ailleurs un de leurs grands avantages. Alors que former un grand modèle peut émettre autant de CO2 qu’une voiture parcourant plusieurs fois le tour de la Terre, les petits modèles ont une empreinte carbone bien plus raisonnable. À l’heure où on parle tant de sobriété numérique, ce n’est pas négligeable!
Les SLM ont quand même leurs limites, non?
Bien sûr! Ces petits modèles ne sont pas des magiciens. Face à des questions très complexes ou inattendues, ils peuvent être moins à l’aise que leurs grands frères. Leur compréhension du contexte est aussi plus limitée – un peu comme quelqu’un qui connaît bien son domaine mais peut être perdu hors de sa zone de confort.
Cela dit, les chercheurs travaillent d’arrache-pied pour repousser ces limites, notamment en créant des versions qui parlent plusieurs langues ou qui apprennent mieux avec moins de données.
Alors, petits ou grands modèles?
Ce n’est pas vraiment un match où il faut choisir son camp! Ces technologies sont complémentaires:
Quand préférer un petit modèle?Quand préférer un grand modèle?Pour des tâches spécifiques bien définiesPour des questions très ouvertes ou créativesQuand la rapidité est crucialeQuand la profondeur de l'analyse primeSur des appareils à ressources limitéesPour des tâches très complexesQuand la confidentialité est prioritaireQuand la polyvalence est indispensable
Au final, l’avenir de l’IA ne sera pas uniquement fait de modèles toujours plus grands et plus gourmands. Ces petits modèles efficaces et malins auront un rôle essentiel à jouer. Comme on dit, ce n’est pas la taille qui compte, mais ce qu’on en fait!
