🤖 Comment les petits chatbots de l'IA fonctionnent en 5 étapes surprenantes (Expliqué sans code)

Les petits modèles de langage (SLM) sont entraînés pour comprendre et générer du texte de type humain, mais sont optimisés pour s’exécuter localement sur des appareils tels que des téléphones, des écouteurs et des montres. Ils sont conçus pour être petits et intelligents, plutôt que grands et puissants comme des modèles comme GPT-4. Les SLM fonctionnent en cinq étapes simples : la tokenisation, la construction du cerveau de l’IA, l’entraînement du modèle, l’optimisation et les tests. La tokenisation divise le langage en petits morceaux appelés jetons, ce qui permet au modèle de traiter le langage plus efficacement. Le cerveau de l’IA est conçu avec moins de paramètres et des architectures simplifiées pour réduire l’utilisation de la mémoire. L’entraînement du modèle implique de lui fournir des données spécifiques à une tâche et d’utiliser des techniques telles que l’apprentissage par transfert et la réduction de la complexité inutile. L’optimisation implique de réduire la précision, de supprimer les connexions inutiles et de compresser les connaissances des grands modèles dans un modèle plus petit. La dernière étape consiste à tester les performances du modèle pour s’assurer qu’il peut bien répondre et fonctionner localement et rapidement. Les petits chatbots d’IA ont de nombreuses utilisations dans le monde réel, notamment les commandes vocales, la traduction en temps réel et le service client. L’avenir de l’IA pourrait être plus petit, et non plus grand, les SLM redéfinissant où l’IA peut aller et ce qu’elle peut faire.