Développement de grands modèles linguistiques
Principales conclusions
La technologie de développement et d'hébergement de grands modèles linguistiques (LLM) s'est développée et diffusée, ce qui la rend désormais largement accessible.
Notre enquête et nos expériences montrent qu'il est désormais possible pour pratiquement n'importe quelle entreprise d'héberger et de personnaliser des modèles proches de l'état de l'art. Cependant, les coûts sont tels qu'il n'est pas réaliste d'offrir des modèles open-source à grande échelle à des prix compétitifs par rapport aux fournisseurs à grande échelle.
Le présent document démontre ce qu'il est possible de faire avec du matériel de base et examine les implications de l'évolution de la technologie de l'IA qui a permis cette démonstration.
Trois avenirs pour la technologie de l'IA sont décrits :
- un avenir où l'échelle domine,
- un avenir où l'échelle est importante,
- et un avenir où l'échelle n'est pas pertinente.
Les données actuelles indiquent un avenir où l'échelle est importante et non un avenir où l'échelle domine, mais il y a également des indications selon lesquelles l'échelle pourrait être encore moins importante. Téléchargez notre livre blanc pour découvrir comment il est possible pour pratiquement n'importe quelle entreprise d'héberger et de personnaliser des modèles de pointe.
Développement d'un LLM d'entreprise : réponses aux questions clés
Qu'est-ce que la distillation de modèles dans le développement de grands modèles linguistiques?
La distillation de modèles est une technique qui consiste à entraîner un modèle « élève » plus petit à reproduire le comportement d'un modèle linguistique (LLM) « enseignant » plus grand. Elle réduit la taille du modèle et les besoins en calcul tout en préservant la plupart des performances d'origine.
Dans les environnements d'entreprise, la distillation de modèles permet un déploiement rentable des LLM sur une infrastructure GPU de milieu de gamme plutôt que sur des clusters hyperscale. Associée à la quantification et à un réglage efficace des paramètres, elle réduit considérablement les coûts d'inférence et la latence. La distillation est particulièrement utile pour les applications spécifiques à un domaine qui ne nécessitent pas de modèles à très grande échelle.
Le rapport complet explique comment la distillation transforme l'économie des infrastructures LLM et la stratégie des entreprises en matière d'IA. Téléchargez le rapport pour obtenir des repères et des informations sur la mise en œuvre.
Quelle est la différence entre la distillation et la quantification de modèles?
La distillation et la quantification de modèles sont toutes deux des techniques d'optimisation des modèles LLM, mais elles traitent différents aspects de l'efficacité. La distillation réduit la taille du modèle en entraînant un modèle plus petit à imiter un modèle plus grand. La quantification réduit l'utilisation de la mémoire en diminuant la précision numérique (par exemple, de 16 bits à 8 bits).
La distillation modifie l'architecture du modèle et le nombre de paramètres, tandis que la quantification modifie la façon dont les paramètres sont représentés. Combinées, ces techniques peuvent réduire considérablement les besoins en GPU et les coûts d'inférence sans dégradation majeure des performances.
Le Thought Leadership explore comment la combinaison de la distillation et de la quantification permet d'obtenir des performances proches de celles des technologies de pointe sur du matériel accessible. Téléchargez le document complet pour obtenir les benchmarks techniques.
La création d'un LLM privé est-elle plus rentable que l'utilisation de modèles basés sur des API?
La création d'un LLM privé peut être plus rentable à grande échelle, en particulier pour les charges de travail soutenues avec un volume de jetons élevé et des exigences strictes en matière de governance des données. Cependant, le coût total de possession dépend de l'infrastructure, de l'expertise technique et des taux d'utilisation.
Les modèles basés sur des API offrent un déploiement rapide et une grande flexibilité, mais les frais d'utilisation à long terme peuvent dépasser le coût d'exploitation d'un modèle auto-hébergé et finement réglé. Les entreprises doivent évaluer les dépenses d'investissement en GPU, la maturité des MLOps, les risques de conformité et la différenciation stratégique.
Le rapport complet compare les scénarios de tarification des API avec des stratégies de modèles auto-hébergés et distillés selon différentes hypothèses d'utilisation. Téléchargez l'analyse pour obtenir une modélisation détaillée des coûts.
