📝 Table des matières
Introduction
- La partie abrupte de l'exponentielle
- Quatre raisons pour lesquelles l'IA ne ralentit pas
Qualité des données
- L'importance de la qualité des données
- Architecture Mamba
- Expansion de l'état conscient du matériel
Modèles qui réfléchissent avant de répondre
- Progrès multimodaux
- Laisser les modèles réfléchir plus longtemps
- Calcul du temps d'inférence
Améliorations post-formation
- Optimisation des instructions
- Mise à l'échelle des modèles
Prédictions pour 2024
- Sortie vidéo de texte photoréaliste
- Le Dynamo Cartoon
Conclusion
Introduction
Bienvenue dans cet article sur l'avenir de l'IA. Alors que nous entrons dans l'année 2024, il est clair que l'IA ne ralentit pas. En fait, nous sommes dans la partie abrupte de l'exponentielle, et il y a quatre raisons évidentes à cela. Dans cet article, nous explorerons chacune de ces raisons en détail, notamment l'importance de la qualité des données, les modèles qui réfléchissent avant de répondre, les améliorations post-formation et les prédictions pour l'année à venir.
Qualité des données
La première raison pour laquelle l'IA ne ralentit pas est l'importance de la qualité des données. Comme l'explique Arthur Mench, co-fondateur de Mistol, "toutes ces choses d'architecture sont amusantes, rendre le matériel efficace est amusant, mais je pense qu'au final, c'est une question de données." En d'autres termes, la qualité des données alimentées dans nos modèles est cruciale pour leurs performances.
Une architecture qui suscite beaucoup d'enthousiasme dans les cercles de l'IA est Mamba. Cette nouvelle architecture est conçue pour gérer de longues séquences d'entrées sans la complexité quadratique des architectures traditionnelles telles que les Transformers. Mamba y parvient en utilisant un état de taille fixe qui est mis à jour étape par étape par les entrées. Cet état doit être une expression riche mais compressée de toutes les données vues jusqu'à présent, et il est mis à jour par un mécanisme de sélection qui décide quelles entrées ignorer et sur lesquelles se concentrer.
Modèles qui réfléchissent avant de répondre
La deuxième raison pour laquelle l'IA ne ralentit pas est les modèles qui réfléchissent avant de répondre. Le progrès multimodal se produit tout autour de nous, et les modèles deviennent de plus en plus capables de générer des séquences de choses avant de donner une réponse. C'est ce que Lucas Kaiser, l'un des auteurs de l'architecture Transformer, appelle "chaîne de pensée".
Le calcul du temps d'inférence est également de plus en plus important. Les modèles sont désormais capables de décider combien de calculs allouer à certains problèmes, ce qui signifie qu'ils peuvent réfléchir plus longtemps et raisonner de manière plus efficace. Il s'agit d'une percée significative qui permettra à l'IA de résoudre des problèmes plus complexes à l'avenir.
Améliorations post-formation
La troisième raison pour laquelle l'IA ne ralentit pas est les améliorations post-formation. L'optimisation des instructions est une technique de plus en plus populaire. Les modèles de langage peuvent optimiser leurs propres instructions, ce qui signifie qu'ils peuvent obtenir des résultats nettement meilleurs même à partir de modèles existants.
La mise à l'échelle des modèles est également un domaine de recherche important. EtAI a promis de mettre à l'échelle les modèles jusqu'à 100 billions de paramètres, ce qui pourrait entraîner des améliorations significatives des performances.
Prédictions pour 2024
En regardant vers l'avenir en 2024, nous pouvons faire plusieurs prédictions. L'une d'entre elles est que nous verrons une sortie vidéo de texte photoréaliste de 3 à 5c qui pourrait tromper la plupart des humains. Une autre est le Dynamo Cartoon, une prédiction faite il y a 100 ans par le dessinateur Harold Tucker Webster. Il imaginait un monde où le dessin était réalisé automatiquement par l'électricité, et nous nous rapprochons de cette réalité chaque jour.
Conclusion
En conclusion, l'IA ne ralentit pas, et il y a quatre raisons évidentes à cela. La qualité des données, les modèles qui réfléchissent avant de répondre, les améliorations post-formation et la mise à l'échelle des modèles sont autant de domaines de recherche qui stimulent les progrès de l'IA. En regardant vers 2024, nous pouvons nous attendre à voir encore plus de percées dans ce domaine passionnant.
Points forts
- L'importance de la qualité des données pour les performances de l'IA
- L'architecture Mamba pour gérer de longues séquences d'entrées
- Les modèles qui réfléchissent avant de répondre et le calcul du temps d'inférence
- Les améliorations post-formation telles que l'optimisation des instructions et la mise à l'échelle des modèles
- Les prédictions pour 2024, y compris la sortie vidéo de texte photoréaliste et le Dynamo Cartoon
FAQ
Q: Qu'est-ce que l'architecture Mamba ?
R: Mamba est une nouvelle architecture conçue pour gérer de longues séquences d'entrées sans la complexité quadratique des architectures traditionnelles telles que les Transformers.
Q: Qu'est-ce que l'optimisation des instructions ?
R: L'optimisation des instructions est une technique qui permet aux modèles de langage d'optimiser leurs propres instructions, ce qui peut conduire à des résultats nettement meilleurs même à partir de modèles existants.
Q: Quelles sont certaines prédictions pour 2024 ?
R: Les prédictions pour 2024 incluent une sortie vidéo de texte photoréaliste de 3 à 5c et le Dynamo Cartoon, une prédiction faite il y a 100 ans par le dessinateur Harold Tucker Webster.
