Comment l’intelligence artificielle générative va-t-elle changer le monde
L’interaction technologique est en train d’être révolutionnée par l’intelligence artificielle générative, une branche de l’intelligence artificielle. Les effets de l’intelligence artificielle générative sont d’une grande portée : elle peut produire des écrits à l’apparence humaine et des photographies plus vraies que nature. La différence entre l’intelligence artificielle et l’intelligence artificielle générative réside dans le fait que la première utilise un éventail plus large de technologies, tandis que la seconde s’appuie sur des techniques d’apprentissage automatique pour produire de nouvelles données à partir d’anciennes. Les développements futurs devraient permettre des utilisations encore plus pointues de l’intelligence artificielle générative, à mesure que nous continuons à explorer ses possibilités. Voici les cinq façons dont l’intelligence artificielle générative va transformer le monde.
Émergence de modèles d’intelligence artificielle multimodale
Les progrès significatifs de l’intelligence artificielle multimodale vont révolutionner les capacités créatives. Cette évolution est caractérisée par de grands modèles de langage tels que Mistral, Llama 2 et GPT4 de Meta et OpenAI. Divers types de données sont utilisés dans le très apprécié GPT4-V et dans les modèles à venir tels que LLava pour rendre l’intelligence artificielle plus dynamique et intuitive et pour permettre aux gens de créer du contenu à partir d’entrées hétérogènes.
Des modèles de petites langues capables et puissants
Les petits modèles linguistiques, ou SLM, formés sur des ensembles de données sélectionnés et de haute qualité, deviendront la norme. Avec moins de paramètres et moins de besoins en systèmes, les petits modèles de langage – comme PHI-2 et Mistral 7B de Microsoft – offrent une qualité équivalente à celle des grands modèles de langage (LLM). Les applications de l’intelligence artificielle générative seront de plus en plus utilisées en raison de leur flexibilité pour certaines tâches et de leur conformité à la réglementation.
L’essor des agents autonomes
Les agents autonomes révolutionnent l’intelligence artificielle générative grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle multimodale et d’algorithmes sophistiqués. Grâce à des outils tels que LlamaIndex et LangChain, ces systèmes d’auto-apprentissage examinent de nombreuses formes de données afin de parvenir à des conclusions bien informées. En offrant des interactions intelligentes et contextuelles et en minimisant l’intervention humaine, ils améliorent l’expérience des consommateurs dans plusieurs secteurs.
Les modèles ouverts deviendront comparables aux modèles propriétaires
Les modèles propriétaires tels que GPT 3.5, Claude 2 et Jurassic-2 sont en train d’être dépassés par les modèles ouverts d’intelligence artificielle générative. Les modèles tels que Mixtral-8x7B de Mistral, Falcon 180B et Llama 2 70B de Meta gagnent en popularité. Ces acteurs, et peut-être d’autres, publieront à l’avenir des versions actualisées qui remplaceront avantageusement l’hébergement sur site ou l’hébergement hybride.
Le Cloud Native devient la clé de la GenAI sur site
La plateforme préférée pour l’hébergement de modèles d’intelligence artificielle générative est Kubernetes. Les principales entreprises qui utilisent des systèmes d’intelligence artificielle sont Hugging Face, OpenAI et Google. L’inférence de modèles conteneurisés est prise en charge par des outils tels que Ray Serve, vLLM et Text Generation Inference. Les utilisateurs peuvent gérer efficacement la durée de vie des modèles d’intelligence artificielle à l’aide de cadres plus sophistiqués basés sur Kubernetes. Les acteurs de l’écosystème cloud-native développent les LLMOps pour les flux de travail intégrés et proposent des meilleures pratiques pour l’intelligence artificielle générative.
