Accélérer la personnalisation des modèles d'IA générative

Profiter du point d'inflexion de l'IA générative

Quatre-vingts pour cent des entreprises utiliseront l'IA générative d'ici à 2026¹. Comme beaucoup d'autres, votre entreprise cherche probablement à tirer parti de la valeur et des opportunités offertes par cette technologie émergente. Le modèle lui-même se trouve au cœur de toute initiative d'IA. Les entreprises doivent mettre en œuvre, rapidement et de manière rentable, des capacités d'IA particulières qui leur sont propres.

Les entreprises s'appuient actuellement sur deux méthodes principales pour créer des capacités d'IA générative personnalisées. Elles peuvent ajuster un modèle de base à usage général à l'aide d'un entraînement complémentaire, ou bien appliquer la génération augmentée de récupération (RAG), technique qui facilite des résultats personnalisés en reliant des modèles de base à des ensembles de données spécifiques.

Génération augmentée de récupération vs ajustement de modèles

Si le RAG et l'ajustement (fine-tuning) accélèrent le déploiement de capacités d'IA personnalisées, ils le font de manières différentes.

Avec la méthode d'ajustement, les entreprises adaptent des modèles prêts à l'emploi en utilisant leurs ensembles de données uniques. Le modèle de base fournit un point de départ, ce qui signifie que votre équipe n'a pas besoin de tout le temps ni des grandes quantités de données nécessaires pour créer entièrement un modèle. Les exigences de traitement liées à l'ajustement sont moins intenses que celles de l'entraînement à partir de zéro. Ainsi, vous n'aurez probablement pas besoin de lourds calculs (tel qu'un cluster GPU) pour ajuster le modèle de base choisi.

Le RAG, quant à lui, relie les modèles aux données pertinentes de vos bases de données uniques et propriétaires afin d'obtenir et d'analyser instantanément des informations propres à l'entreprise. Ce modèle supplémentaire communique le résultat final et, tout comme l'ajustement, donne lieu aux résultats hautement spécifiques dont les entreprises ont besoin. Le paradigme RAG n'ajuste pas le modèle ou ne l'entraîne pas davantage. Il est plutôt connecté aux bases de connaissances requises grâce à des mécanismes de récupération.

Ces deux approches présentent différents avantages. Des déploiements hautement efficaces basés sur le RAG peuvent être réalisés avec un matériel plus léger que pour l'ajustement. Le RAG réduit également le risque d'hallucinations, peut fournir des sources pour améliorer l'explicabilité de ses résultats et offrir des avantages en matière de sécurité, car les informations sensibles peuvent être conservées en toute sécurité dans des bases de données privées.

Il est important de garder à l'esprit que ces approches peuvent également être utilisées ensemble. Pour plus d'informations sur le RAG, consultez les guides ci-après :
 

• Qu'est-ce que le RAG ? : découvrez le mode de fonctionnement du RAG et explorez les éléments essentiels à sa mise en œuvre.
• Stratégies de mise en œuvre du RAG : conseils étape par étape sur la façon d'exploiter l'approche RAG, y compris des conseils sur la création de bases de connaissances.

Modèles de base communs

Le RAG et l'ajustement des modèles s'appuient sur des modèles de base. Bien qu'il existe un nombre sans cesse croissant de modèles de base prêts à l'emploi disponibles pour votre entreprise, les six modèles ci-dessous figurent parmi les offres les plus puissantes et les plus populaires actuellement utilisées :
 

• LLM Falcon du Technology Innovation Institute (TII)
• MosaicML MPT
• Hugging Face BLOOM
• Stability AI Stable Diffusion
• Dolly de Databricks
• Llama 3 de Meta AI
• Modèles Mistral AI

 
Lorsque vous fondez votre solution d'IA générative d'entreprise sur ces modèles de base, vous pouvez rentabiliser nettement plus vite les investissements de votre entreprise en matière d'IA.

Bien entendu, le choix d'un modèle représente un processus complexe qui dépend en grande partie de vos besoins et de vos réalités commerciales. L'expérience pratique constitue l'un des meilleurs moyens de se familiariser avec ces offres prêtes à l'emploi. Ces six modèles sont disponibles et votre équipe peut les évaluer via le Cloud Intel® Tiber™ pour les développeurs.

Recommandations matérielles

De manière générale, la personnalisation d'un modèle prêt à l'emploi nécessite moins de puissance de calcul que l'entraînement d'un modèle à partir de zéro. En fonction de vos besoins, vous pourriez exécuter les charges de travail nécessaires via le matériel à usage général que votre entreprise possède déjà. Vous pourriez également opter pour un matériel d'IA spécialisé pour gérer les charges de travail plus exigeantes. Pour ce qui est du RAG, le choix du type de matériel dépendra probablement de vos exigences de débit et de latence. Intel propose du matériel d'IA accéléré pour l'ensemble des besoins de personnalisation :
 

• Ajustement à grande échelle de l'IA (paramètres < 1T), RAG à haut débit et à faible latence : accélérateurs d'IA Intel® Gaudi®
• Ajustement à usage général (paramètres < 10B), applications RAG générales : processeurs Intel® Xeon® avec moteurs d'IA intégrés

 
Pour le déploiement de modèles ajustés, les derniers processeurs Intel® Xeon® et les accélérateurs d'IA Intel® Gaudi® offrent une plateforme de déploiement optimisée qui permet une inférence rentable.

Vous et votre équipe pouvez tester les performances de l'ensemble du pipeline d'IA sur un éventail de types de matériel via le Cloud Intel® Tiber™ pour les développeurs.

Outils logiciels

Les outils logiciels et les ressources de développement jouent un rôle essentiel dans le développement et le déploiement des deux approches de personnalisation. Sans les outils appropriés, vous pouvez être confrontés à de longs délais de développement et à des casse-têtes pendant le déploiement, surtout si vous disposez d'un mélange de matériel hétérogène.

Pour vous aider à résoudre ces problèmes, Intel propose un portefeuille d'outils de développement de bout en bout pour l'IA. Notre collection de ressources et d'outils peut vous aider à créer, à faire évoluer et à déployer l'IA générative avec des résultats optimisés.

Par exemple, notre bibliothèque PyTorch optimisée vous permet de tirer parti des optimisations logicielles et matérielles Intel® les plus récentes pour PyTorch avec seulement quelques lignes de code.

Lorsque vous poursuivez la personnalisation à l'aide de l'approche RAG, les frameworks RAG intégrés tels que LangChain, LLamaIndex et fastRAG d'IntelLab peuvent rationaliser et accélérer vos efforts. Les frameworks RAG vous permettent d'intégrer des chaînes d'outils d'IA au pipeline et fournissent des solutions basées sur des modèles pour des cas d'utilisation concrets.

Intel offre des optimisations pour améliorer les performances globales du pipeline sur le matériel Intel®. Par exemple, fastRAG intègre Intel® Extension pour PyTorch et Optimum Habana pour optimiser les applications RAG sur les processeurs Intel® Xeon® et les accélérateurs d'IA Intel® Gaudi®.

En attendant, le kit d'outils OpenVINO™ joue un rôle essentiel dans le déploiement. Ce kit d'outils open source accélère l'inférence de l'IA avec une latence plus faible et un débit plus élevé tout en maintenant la précision, en réduisant l'empreinte du modèle et en optimisant l'utilisation du matériel. Il rationalise le développement d'applications d'IA et l'intégration du Deep Learning dans l'IA générative, ainsi que la vision par ordinateur et les grands modèles de langage (LLM).

Pour les applications RAG, nous fournissons plusieurs bibliothèques d'optimisation pour vous aider à maximiser l'inférence LLM sur vos ressources matérielles. Nos bibliothèques Intel® oneAPI offrent des optimisations de bas niveau pour les frameworks d'IA populaires, notamment PyTorch et TensorFlow, ce qui vous permet d'utiliser des outils open source familiers qui sont optimisés sur le matériel Intel®.

Vous pouvez essayer les ressources logicielles Intel® présentées dans cet article, ainsi que de nombreuses autres, via le Cloud Intel® Tiber™ pour les développeurs.
Vous pouvez également consulter notre page sur le développement de l'IA générative pour une collection organisée de ressources d'activation pour vos projets d'IA générative.

Simplifiez le déploiement de l'IA dans votre entreprise

À mesure que vous progressez dans votre initiative d'IA générative, de la personnalisation des modèles au déploiement en passant par l'étude de faisabilité (PoC), vous pouvez optimiser l'efficacité et accélérer l'innovation grâce aux outils et aux technologies d'Intel et de notre écosystème de partenaires mondiaux.

En choisissant Intel pour votre plateforme d'IA, vous pouvez maximiser la valeur de l'infrastructure que vous possédez déjà tout en garantissant l'ouverture et l'interopérabilité dont vous aurez besoin pour maintenir la réussite à l'avenir. Nos investissements dans les domaines de la fiabilité et de la gestion simplifient les opérations d'IA dans l'ensemble du pipeline. Nos plateformes ouvertes et notre matériel hautes performances à faible TCO permettent les déploiements flexibles et efficaces dont vous avez besoin pour activer l'IA générative à grande échelle.

Dans le cadre de la plateforme ouverte pour l'IA en entreprise de la Fondation Linux, nous travaillons à développer une structure d'orchestration de l'écosystème qui intègre efficacement les technologies et les flux de travail de l'IA générative, en vue d'une adoption plus rapide et d'une amélioration de la valeur métier à travers le développement collaboratif. Nos apports actuels comprennent un ensemble d'architectures d'IA générative qui peuvent vous aider à accélérer votre initiative, notamment :
 

• Un chatbot sur les processeurs Intel® Xeon® Scalable et les accélérateurs d'IA Intel® Gaudi®
• Un outil de génération de résumés de texte à l'aide des accélérateurs d'IA Intel® Gaudi®
• Un système de réponse visuelle aux questions (VQA) sur les accélérateurs d'IA Intel® Gaudi®
• Un copilote conçu pour la génération de code dans Visual Studio Code sur les accélérateurs d'IA Intel® Gaudi®

Lancez-vous dans la personnalisation des modèles d'IA générative à l'aide des solutions d'Intel

L'IA générative est sur le point d'apporter des changements majeurs aux entreprises dans pratiquement tous les secteurs d'activité, de la fabrication aux soins de santé en passant par la vente au détail.

Si vous cherchez à activer les capacités d'IA uniques nécessaires à votre entreprise et vos applications d'IA, l'ajustement et le RAG offrent d'excellentes voies pour accélérer les délais de mise sur le marché et le retour sur investissement. En associant les principaux modèles de base actuels au portefeuille de solutions d'IA Intel® conçues à cet effet, vous pouvez simplifier, rationaliser et accélérer la réussite de l'IA générative pour votre entreprise.

Plus d'informations sur l'IA

Tirez parti de la puissance de l'IA générative

Obtenez des recommandations matérielles et logicielles supplémentaires pour prendre en charge l'IA générative dans le pipeline.
Lire la suite

Solutions d'IA Intel®

Explorez notre portefeuille complet pour l'IA, notamment des solutions pour l'edge, les centres de données, le Cloud, les PC avec IA et les outils logiciels de bout en bout.
Voir