Souvenez-vous de tout le buzz autour des énormes modèles d’IA, ceux avec des milliards, voire des trillions de paramètres ? Ces grands modèles de langage (LLMs) sont super puissants et peuvent faire une tonne de choses différentes. Mais honnêtement, ils ne sont pas toujours l’outil parfait pour every travail.
Il s’avère qu’il existe un autre type d’IA qui fait vraiment des vagues : le petit modèle de langage (SLM). Ces modèles nous montrent que vous n’avez pas nécessairement besoin d’une échelle massive pour obtenir des résultats impressionnants, surtout lorsque vous vous concentrez sur des tâches spécifiques.
Dans cet article, nous allons plonger dans le monde des SLM. Nous allons discuter de ce qu’ils sont, comment ils se comparent à leurs grands cousins, et pourquoi les entreprises commencent à leur prêter une attention sérieuse. De plus, nous mettrons en avant cinq petits modèles de langage intéressants et examinerons comment les gens les utilisent réellement de manière impactante. Vous verrez comment être efficace et concentré ouvre de nouvelles portes pour l’IA, et comment des plateformes comme eesel AI utilisent cette technologie pour offrir une aide IA pratique et puissante pour des tâches commerciales quotidiennes, comme le support client.
Que sont les petits modèles de langage ?
Pensez aux petits modèles de langage (SLMs) comme aux spécialistes dans le monde de l’IA. Si les LLMs sont des généralistes qui savent un peu sur tout, les SLMs sont les experts dans un domaine particulier.
Au cœur, les SLMs sont des modèles d’IA conçus pour comprendre, traiter et créer le langage humain. La principale différence, comme le nom l’indique, est leur taille.
Alors que les grands modèles de langage peuvent avoir des centaines de milliards, voire des trillions de paramètres (ceux-ci sont comme les boutons et cadrans internes qu’ils ajustent pendant l’entraînement), les SLMs se situent généralement entre quelques millions et quelques milliards de paramètres. Cette taille plus petite signifie qu’ils n’ont pas besoin de presque autant de mémoire ou de puissance de calcul pour fonctionner. Souvent, les SLMs sont en fait créés en prenant un modèle plus grand et en le réduisant à l’aide de techniques astucieuses. Cela pourrait impliquer d’apprendre à un modèle plus petit à agir comme un plus grand (c’est ce qu’on appelle la distillation de connaissances), de couper les parties moins importantes (élagage), ou de rendre les données moins précises mais plus rapides à traiter (quantification). L’objectif est de les rendre plus légers tout en conservant beaucoup de leur puissance pour des tâches spécifiques.
Petits modèles de langage vs grands modèles de langage
Il ne s’agit pas seulement du nombre de paramètres. Il existe des différences vraiment importantes entre les petits et les grands modèles de langage qui rendent chacun mieux adapté à différentes situations.
Les LLMs sont formés sur d’énormes ensembles de données super variés tirés de tout Internet. Cela les rend incroyablement flexibles et capables de gérer une vaste gamme de tâches ouvertes, allant de l’écriture d’histoires créatives à la résolution de problèmes complexes sur de nombreux sujets différents. Mais parfois, parce qu’ils sont si généraux, ils peuvent ne pas être très précis sur des sujets vraiment spécifiques et de niche. Ils peuvent également parfois sembler très convaincants tout en disant quelque chose de complètement faux (c’est ce que les gens entendent par “hallucinations”).
Les SLMs, en revanche, sont souvent formés ou ajustés à l’aide d’ensembles de données plus petits, mais de meilleure qualité, spécifiques à un certain domaine. Cette concentration leur permet de performer aussi bien, voire mieux, que les LLMs sur des tâches dans ce domaine spécifique. Parce qu’ils sont plus petits, les SLMs sont beaucoup plus efficaces. Ils nécessitent du matériel moins coûteux et consomment moins d’énergie. Cela les rend géniaux pour fonctionner dans des endroits où les ressources sont limitées, comme sur votre téléphone ou sur de petits appareils (matériel en périphérie). Ils peuvent également fonctionner sur les serveurs de votre entreprise (sur site), ce qui peut être un gros plus pour la confidentialité et la sécurité des données par rapport à la dépendance uniquement sur de grands LLMs basés sur le cloud. Leur taille plus petite signifie également qu’ils répondent plus rapidement, ce qui est crucial pour les choses qui nécessitent des réponses en temps réel.
Voici un aperçu rapide côte à côte :
| Aspect | Petits Modèles de Langage (SLMs) | Grands Modèles de Langage (LLMs) |
|---|---|---|
| Taille | Millions à quelques milliards de paramètres | Hundreds of billions to trillions parameters |
| Portée | Spécifique à la tâche, axé sur le domaine | Usage général, large connaissance |
| Performance | Excellent sur les tâches ciblées | Excelle sur des tâches complexes et ouvertes |
| Ressources | Faible puissance de calcul, mémoire requise | Haute puissance de calcul, mémoire requise |
| Coût | Coûts de formation, déploiement, opérationnels plus bas | Coûts de formation, déploiement, opérationnels plus élevés |
| Déploiement | Appareils en périphérie, mobile, local, cloud privé | Nécessite généralement des serveurs cloud puissants |
| Confidentialité | Plus facile à déployer en privé | Dépend souvent de l’infrastructure cloud |
| Latence | Inférence plus rapide | Inférence plus lente |
| Généralisation | Limité en dehors du domaine d’entraînement | Élevé sur des sujets divers |
Pourquoi les petits modèles de langage sont importants pour les entreprises
Les choses intéressantes concernant les petits modèles de langage se traduisent par des gains assez importants pour les entreprises cherchant à utiliser l’IA efficacement.
- Économiser de l’argent : Avec des besoins informatiques réduits, vous dépensez moins en matériel, électricité et services cloud. Cela rend l’IA avancée plus accessible, même pour les petites équipes et les startups qui trouvent les grands modèles trop coûteux.
- Vitesse et réponses rapides : Des temps de réponse plus rapides rendent les SLMs idéaux pour des tâches en temps réel comme les chatbots de service client, offrant des expériences plus rapides et plus fluides pour les utilisateurs.
- Meilleure confidentialité et sécurité : Exécuter des SLMs sur vos propres serveurs ou cloud privé vous donne un meilleur contrôle sur les données. Cela est crucial pour des secteurs comme la santé ou la finance qui traitent des informations sensibles.
- Personnalisation facile : Les SLMs sont plus faciles et plus rapides à ajuster avec vos données spécifiques. Cela signifie des résultats plus précis et conformes à la marque qui reflètent le langage et le style de votre entreprise. Des plateformes comme eesel AI rendent ce type de personnalisation simple et efficace.
- Déploiement flexible : Leur capacité à fonctionner sur des appareils moins puissants signifie que vous pouvez utiliser l’IA sur des téléphones, de petits gadgets, ou même hors ligne, élargissant où et comment vous fournissez un support alimenté par l’IA.
- Plus durable : Utilisant beaucoup moins d’énergie que les modèles plus grands, les SLMs aident à réduire votre empreinte carbone, ce qui est un gros plus pour les entreprises axées sur la durabilité.
plateforme AI eesel avec des options pour former de petits modèles de langage sur plusieurs sources de données.
Top 5 petits modèles de langage et leurs cas d’utilisation
Le monde des petits modèles de langage évolue rapidement, avec de nouveaux qui apparaissent tout le temps. Mais certains se sont vraiment démarqués en raison de leurs performances, de leur efficacité ou des choses uniques qu’ils peuvent faire. Ces modèles montrent tout le potentiel que les SLMs ont pour différents types de tâches.
Voyons quelques-uns des principaux petits modèles de langage qui font du bruit et comment les entreprises les mettent réellement au travail.
1. eesel AI (Plateforme utilisant des SLMs/LLMs)
D’accord, tout d’abord, il est bon de savoir que eesel AI n’est pas un modèle de langage fondamental en soi, comme les autres dont nous parlerons. Au lieu de cela, eesel AI est une plateforme qui utilise des modèles de langage puissants, y compris des modèles plus petits et optimisés lorsqu’ils sont adaptés, pour créer des agents de support AI et des copilotes vraiment efficaces. Cette configuration permet aux entreprises de tirer parti des avantages de l’AI avancée, comme l’efficacité et la spécialisation que vous obtenez des SLMs, sans avoir à former ou gérer des modèles compliqués elles-mêmes.
tableau de bord eesel AI avec intégrations de helpdesk et options de formation pour petits modèles de langage.
Pourquoi c’est sur la liste : eesel AI exploite la puissance des modèles de langage optimisés et les rend pratiques et faciles à utiliser pour des tâches commerciales spécifiques et à fort impact, comme l’automatisation du support client. C’est un excellent exemple de la façon dont l’IA efficace peut être utilisée dans le monde réel pour obtenir des résultats tangibles pour votre entreprise.
Cas d’utilisation :
- Gestion automatique des tickets : Elle peut résoudre instantanément ces questions de base et répétitives des clients qui inondent les centres d’assistance comme Zendesk ou Freshdesk.
- Tri intelligent des tickets : Catégoriser et étiqueter automatiquement les tickets de support en fonction de ce qu’ils disent, des besoins du client et de l’urgence de la situation.
- Aide aux agents humains : Fournir à votre équipe de support des réponses préliminaires, trouver rapidement des informations et suggérer des choses en fonction du contexte de la conversation, souvent via une extension de navigateur.
- Aide au commerce électronique : Récupérer des détails comme le suivi des commandes ou des informations spécifiques aux clients à partir de plateformes comme Shopify pour répondre aux questions courantes sur les achats en ligne.
- Effectuer des actions personnalisées via des API : Elle peut réaliser des tâches plus avancées comme le traitement des remboursements ou la mise à jour des comptes clients en se connectant directement à vos systèmes internes via des API.
Vous pouvez en fait voir comment eesel AI se connecte à vos outils existants et apprend à partir des données spécifiques de votre entreprise directement depuis leur tableau de bord. Pour en savoir plus, rendez-vous simplement sur le site de eesel AI.
2. Phi-3 (Microsoft)
La famille de modèles Phi-3 de Microsoft est un exemple fantastique d’obtention de performances impressionnantes à partir d’une taille relativement petite. Les gens les appellent souvent “petits mais puissants.” Des modèles comme Phi-3-mini (qui a 3,8 milliards de paramètres) ont montré qu’ils pouvaient très bien performer lors de tests de raisonnement et de compréhension du langage, parfois même mieux que des modèles deux fois plus grands. Ils pensent que cela est dû au fait qu’ils ont été formés sur des données de très haute qualité, soigneusement choisies.
Modèle de langage Microsoft Phi-3 visualisé comme "petit mais puissant."
Cas d’utilisation :
- Résumé de documents : Création rapide de résumés de documents longs, compliqués ou spécialisés, comme des documents juridiques ou des rapports de recherche.
- Alimenter des chatbots : Exécution de chatbots de service client précis et rapides que vous pouvez mettre sur votre site web ou dans des applications, pouvant potentiellement se connecter à des systèmes comme votre CRM.
- Création de contenu : Aider à rédiger différents types de contenu, des éléments marketing aux descriptions de produits ou aux messages internes de l’entreprise.
- IA sur votre appareil : Leur petite taille signifie que vous pouvez les mettre sur des téléphones mobiles, permettant des fonctionnalités d’IA qui fonctionnent même lorsque vous êtes hors ligne, comme l’analyse de texte ou le résumé en déplacement.
3. Llama 3 (Meta)
Llama 3 de Meta est une famille de modèles de langage open-source bien connue qui comprend des versions plus petites et plus accessibles, comme Llama 3.2 avec 1 milliard et 3 milliards de paramètres. Il a été entraîné sur une énorme quantité de données et montre des compétences de raisonnement améliorées et de solides performances sur diverses tâches linguistiques, ce qui en fait un modèle de base solide pour commencer.
Modèle de langage petit Meta Llama 3 utilisé dans des applications comme Instagram et WhatsApp.
Cas d’utilisation :
- Compréhension et rédaction de texte : Il est excellent pour comprendre et créer des écrits plus longs et plus complexes. Cela est utile pour des choses comme la création de contenu, l’analyse de documents ou la construction de systèmes ayant des conversations.
- Obtention d’informations en temps réel : Il est intégré dans Meta AI à travers des applications comme Instagram et WhatsApp pour donner aux utilisateurs des réponses et des informations instantanées sans qu’ils aient à quitter l’application.
- Résumé : Il peut résumer des conversations, des articles ou des documents, avec des versions plus petites conçues pour fonctionner sans problème même sur des téléphones mobiles.
- Personnalisation : Étant donné qu’il est open-source, Llama 3 est un choix populaire pour les développeurs et les entreprises qui souhaitent prendre un modèle de base puissant et l’affiner pour leur domaine ou tâche spécifique.
4. Mixtral (Mistral AI)
Mixtral de Mistral AI utilise un système intéressant appelé “mélange d’experts” (MoE). Même si le modèle peut avoir des milliards de paramètres au total, il n’en utilise qu’une partie (comme 12,9 milliards pour Mixtral 8x7B) pour toute tâche ou morceau de texte qu’il traite. Cela lui permet de gérer des tâches compliquées de manière très efficace, parfois aussi bien que des modèles traditionnels beaucoup plus grands comme GPT-3.5, mais sans nécessiter autant de puissance de calcul lorsqu’il fonctionne.
Diagramme illustrant l'architecture Mixture of Experts dans Mixtral.
Cas d’utilisation :
- Gestion de tâches complexes : Il est efficace pour des travaux nécessitant de puiser des connaissances dans différents domaines, ce qui le rend adapté aux questions un peu plus complexes que ce que des SLM plus simples peuvent gérer.
- Plus facile à déployer : La structure MoE signifie qu’il peut fonctionner efficacement sur du matériel moins puissant que ce dont ont besoin les grands modèles traditionnels, ce qui le rend plus accessible pour être opérationnel.
- Meilleur raisonnement : Son design l’aide dans la pensée logique et l’analyse, lui conférant des capacités avancées pour une taille de modèle plus petite.
5. DeepSeek-Coder-V2 (DeepSeek AI)
Si vous vous concentrez spécifiquement sur des tâches liées à l’écriture de logiciels, DeepSeek-Coder-V2 est un modèle de langage petit mais très capable. C’est un autre modèle MoE, et il est spécifiquement construit et entraîné sur un énorme ensemble de données de 6 trillions de tokens, se concentrant fortement sur le codage et les mathématiques. Il peut gérer une énorme quantité de texte à la fois (une longueur de contexte de 128k), ce qui est excellent pour travailler avec de grandes bases de code.
DeepSeek-Coder-V2 petit modèle de langage conçu pour des tâches de codage.
Cas d’utilisation :
- Écriture de code : Cela peut aider les développeurs en générant des morceaux de code, des fonctions, ou même de plus gros morceaux de code juste à partir de descriptions en langage simple.
- Expliquer et traduire le code : Il peut comprendre le code existant et l’expliquer en termes simples, ou même traduire le code d’un langage de programmation à un autre.
- Vérifications de code automatisées : Il peut potentiellement aider à trouver des bugs, suggérer des moyens d’améliorer le code, ou vérifier si le code respecte les règles de style de votre équipe.
- Codage sécurisé localement : Puisqu’il peut fonctionner sur votre propre ordinateur, c’est une option solide pour les tâches de codage qui impliquent des informations sensibles où le maintien de la confidentialité des données est absolument critique.
Comparer les meilleurs petits modèles de langage
Chacun de ces petits modèles de langage apporte ses propres forces. Ils sont souvent optimisés pour différents types de tâches ou selon l’endroit où vous prévoyez de les exécuter. Bien que eesel AI soit une plateforme qui utilise des modèles, les modèles fondamentaux énumérés ici ont des capacités distinctes.
| Modèle | Développeur | Force | Taille | Principales utilisations | Où il fonctionne |
|---|---|---|---|---|---|
| Phi-3 | Microsoft | Raisonnement, efficacité | 3.8B | Résumé, chatbots, fonctionnalités sur appareil | Edge, mobile, cloud |
| Llama 3 | Meta | Tâches linguistiques générales | 1B, 3B | Génération de texte, informations en temps réel, ajustement fin | Mobile, PC, cloud |
| Mixtral | Mistral AI | Tâches complexes efficacement | 12.9B actifs | Raisonnement avancé, déploiement efficace | PC, cloud |
| DeepSeek-Coder-V2 | DeepSeek AI | Codage, raisonnement mathématique | ~12.9B actifs | Génération de code, explication, révision | PC, cloud |
Choisir le bon petit modèle de langage pour vos besoins
Choisir le meilleur petit modèle de langage ne consiste pas vraiment à trouver le meilleur modèle. Il s’agit plutôt de trouver celui qui convient le mieux à vos besoins spécifiques. Étant donné que les SLM sont souvent spécialisés, ce pour quoi vous prévoyez de l’utiliser est la chose la plus importante à considérer.
- Définissez votre tâche : Quel problème résolvez-vous ? Automatisez-vous des e-mails, construisez-vous un bot interne ou écrivez-vous du code ? Savoir cela vous aide à choisir le bon modèle.
- Considérez vos ressources : Où va-t-il fonctionner ? S’il doit fonctionner sur un téléphone ou un petit appareil, vous aurez besoin d’un modèle vraiment efficace. Avec un accès à des serveurs plus puissants ou à un cloud privé, des SLM plus grands ou des modèles MoE pourraient fonctionner.
- Vérifiez vos données : Avez-vous des données solides et spécifiques ? Si oui, choisissez un modèle ou une plateforme qui prend en charge un ajustement fin facile avec vos informations.
- Priorisez la confidentialité : Si vous traitez des données sensibles, faire fonctionner un SLM sur vos propres serveurs ou cloud privé est souvent plus sûr que de compter sur des modèles de cloud public.
- Pensez à l’intégration : Comment va-t-il se connecter à vos outils comme les services d’assistance ou les CRM ? Certains modèles et plateformes, comme eesel AI, facilitent cela avec des connexions intégrées.
- Comprenez les coûts : Vérifiez comment fonctionne la tarification. Est-elle basée sur l’utilisation, les agents ou la puissance de calcul ? Assurez-vous qu’elle évolue de manière prévisible avec votre croissance.
Comment les petits modèles de langage alimentent des agents de support plus intelligents
Bien que les SLM de base puissent comprendre le langage, les plateformes conçues pour le support, comme eesel AI, vont plus loin. Elles automatisent les flux de travail, se connectent à vos outils existants et permettent une personnalisation complète. eesel AI rend les modèles de langage optimisés pratiques pour le support client en gérant la formation des données, en s’intégrant à des services d’assistance comme Zendesk et Freshdesk, et en effectuant des actions complexes que les modèles autonomes ne peuvent pas réaliser.
Prêt à tirer parti des petits modèles de langage pour votre support ?
Les petits modèles de langage rendent l’IA puissante plus accessible, efficace et spécialisée. Ils offrent rapidité, coûts réduits, meilleure confidentialité et personnalisation facile pour des tâches spécifiques. Dans de nombreux cas, ils sont même meilleurs que, ou un complément solide aux, grands modèles de langage.
Choisir le bon modèle ou la bonne plateforme dépend de vos objectifs, des ressources disponibles et des besoins en matière de confidentialité. Que vous ayez besoin d’IA pour des appareils, du codage ou des applications commerciales comme le support client, il existe un SLM ou une plateforme qui convient.
Imaginez mettre ce pouvoir au service de votre équipe de support. C’est exactement ce pour quoi eesel AI est conçu. Il utilise des modèles de langage optimisés pour créer des agents et assistants IA qui automatisent et rationalisent les flux de travail de support. Vous pouvez facilement connecter eesel AI avec des services d’assistance comme Zendesk, Freshdesk, ou Intercom, l’enseigner en utilisant vos données d’entreprise, définir le ton et définir les actions. De plus, la tarification est basée sur les interactions, et non par agent.
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