Envisager d'autres approches pour le développement et le déploiement de l'IA linguistique
Les entreprises, les éditeurs de logiciels et d'autres organisations technologiques cherchent des moyens de rendre des projets d'IA innovants mais aussi réalisables. Le développement et le déploiement de modèles d'IA linguistique reposent jusqu'à présent sur des grands modèles de langage (LLM) pris en charge par des serveurs et des stations de travail équipés de processeurs graphiques intégrés ou d'autre matériel spécialisé. Cependant, les efforts et l'infrastructure nécessaires pour mettre en place ces types de solutions s'avèrent souvent prohibitifs pour de nombreuses organisations.
En conséquence, les innovateurs pragmatiques optent pour des solutions basées sur des SLM. Les SLM sont des modèles légers et ciblés qui permettent d'utiliser plus efficacement des applications linguistiques spécifiques au domaine comme les chatbots. Dans un souci de rentabilité accrue, ces innovateurs dans le domaine des SLM explorent comment exécuter des charges de travail de SLM sur des architectures uniquement basées sur des processeurs, qu'elles soient déployées dans le Cloud, dans un centre de données sur site ou à l'Edge.
Pour vous aider à mieux comprendre comment mettre en place plus efficacement l'IA linguistique spécifique à votre domaine, examinons ce qui rend si puissante la combinaison des SLM et des processeurs prêts pour l'IA, tels que les processeurs Intel® Xeon®.
Simplifier les solutions d'IA linguistique grâce à des SLM
Les SLM constituent un excellent moyen d'accéder aux capacités d'IA pour les entreprises qui donnent la priorité à l'efficacité, à la confidentialité et à la rentabilité. Contrairement aux LLM, qui sont extensifs et à usage général, les SLM sont des modèles d'IA compacts conçus pour effectuer efficacement des tâches spécifiques. En conséquence, ils nécessitent moins de puissance de calcul et de données à chaque étape du pipeline d'IA. Parmi les exemples de SLM répandus, citons Mistral 7B et la collection Llama 3.2.
Efficacité et avantages en termes de coûts
Généralement, les SLM sont dérivés des LLM grâce à des techniques telles que la distillation et l'élagage. Étant donné que les SLM traitent moins de données, ils peuvent être entraînés et re-entraînés fréquemment sans entraîner une augmentation des coûts d'électricité ou des ressources Cloud. Cette flexibilité vous permet d'affiner les performances de votre modèle sans trop affecter votre budget ou vos délais.
Avantages en matière de sécurité et de confidentialité
En outre, les SLM offrent des avantages en matière de confidentialité et de sécurité. En raison de leurs besoins en données d'apprentissage plus réduits et de leur utilisation moins répandue, les SLM sont moins susceptibles d'ingérer et de conserver des informations sensibles. L'ensemble de données plus petit et l'architecture plus simple facilitent l'explication des résultats et l'identification des biais ou des hallucinations. Les SLM nécessitant moins de ressources, ils présentent une surface d'attaque plus réduite face aux menaces de cybersécurité.
Avantages de l'IA spécifiques à un domaine
Les SLM étant basés sur des ensembles de données plus petits et plus ciblés, ils conviennent parfaitement à une utilisation dans des applications spécifiques à un domaine. L'entraînement sur un ensemble de données conçu pour un secteur, un domaine ou une entreprise spécifique aide les SLM à développer une compréhension approfondie et nuancée qui permet de réduire le risque de sorties erronées. La mise au point plus ciblée facilite également l'optimisation de mesures telles que le taux d'achèvement des tâches et la précision. En outre, les exigences réduites en matière de données et d'apprentissage des SLM se traduisent par des délais d'exécution et un retour sur investissement accéléré.
Maximiser l'efficacité avec des SLM sur des processeurs
Les SLM et les processeurs prêts pour l'IA peuvent être utilisés de concert pour fournir une solution légère et rentable pour la mise en œuvre de l'IA linguistique en conditions réelles sans sacrifier les performances. L’utilisation de processeurs plutôt que de GPU ou d’autres matériels spécialisés pour les petits modèles de langage peut minimiser les coûts, la complexité et la consommation de ressources.
Par exemple, les serveurs basés sur des processeurs Intel® Xeon®, permettent aux utilisateurs d’exécuter des SLM sur une architecture uniquement équipée d’un processeur uniquement, de manière abordable et privée avec une faible latence. Grâce à leur flexibilité et leurs performances, ces processeurs constituent une solution particulièrement intéressante pour les petits modèles de langages, qui peuvent être déployés sur site, ce qui est préférable lorsque les besoins en matière de sécurité des données sont particulièrement stricts.
Accélérateurs intégrés aux processeurs Intel® Xeon®
Les processeurs Intel® Xeon® de 5e et 6e génération offrent également l’accélérateur Intel® Advanced Matrix Extensions intégré (Intel® AMX), qui se combine à une bande passante mémoire accrue pour améliorer l’efficacité de calcul des SLM. Une taille de modèle plus petite signifie également que des applications complètes peuvent s’exécuter sur un seul nœud Intel® Xeon® basé sur le processeur, ce qui réduit considérablement les coûts et offre une latence et un débit excellents.
Intel® AMX améliore les performances de l'apprentissage et de l'inférence en Deep Learning (DL), ce qui en fait un outil idéal pour des charges de travail telles que le traitement du langage naturel. Vous pouvez coder des fonctionnalités d'IA pour tirer parti du jeu d'instructions d'Intel® AMX ou coder des fonctionnalités non liées à l'IA pour utiliser l'architecture des jeux d'instructions du processeur.
Il est également important de noter que les derniers processeurs Intel® Xeon® offrent une gamme d’optimisations intégrées et de moteurs d’accélération au-delà de Intel® AMX, prenant en charge plusieurs cas d’utilisation tels que la sécurité et la mise en réseau.
- En savoir plus sur Intel® Advanced Matrix Extensions (AMX).
- En savoir plus sur les moteurs d'accélération Intel® intégrés.
Llama 3.2 3B sur les processeurs Intel® Xeon®
Les résultats des bancs d’essai démontrent que l’exécution de Llama 3.2 3B avec une entrée de 1 024 jetons et une sortie de 128 jetons sur les processeurs Intel® Xeon® de 5e génération et les processeurs P-core Intel® Xeon® 6 peut atteindre des débits remarquables tout en maintenant une latence de jeton suivant inférieure à 50 ms (P99).1
Microsoft Phi-3 sur des processeurs Intel® Xeon®
La famille de SLM Phi-3 offre des options capables et rentables pour la création d'applications d'IA générative (GenAI). L’analyse comparative des variantes Phi-3-medium 4K et 128K montre que les processeurs Intel® Xeon® sont une option performante pour le déploiement de l’inférence LLM.2
Évaluez vos opportunités de SLM et de processeurs
Les SLM fonctionnant sur des processeurs offrent un moyen viable, rentable, précis et sécurisé de rendre l'IA linguistique et des modèles spécifiques à un domaine plus pratique à mettre en œuvre par votre organisation.
En outre, l'exécution de SLM sur une architecture de processeur, notamment sur les processeurs Intel® Xeon®, peut être plus simple que vous ne le pensez.
Voici quatre étapes que vous pouvez suivre dès aujourd'hui pour commencer à évaluer votre SLM sur différents processeurs :
- Évaluez vos investissements actuels avec votre équipe d'infrastructure. De nombreuses entreprises possèdent des serveurs basés sur des processeurs Intel Xeon, et le renouvellement de votre infrastructure existante avec une migration vers Intel Xeon 6 avec Intel AMX peut apporter d’énormes avantages en matière de TCO pour les SLM.
- Consultez votre fournisseur de Cloud. Les instances basées sur des processeurs Intel® Xeon® avec l'accélérateur Intel® AMX sont disponibles auprès des principaux fournisseurs de Cloud.
- Discutez des options avec vos partenaires technologiques. Les partenaires d'Intel® sont prêts à vous aider à tirer le meilleur parti de nos technologies, notamment des processeurs Intel® Xeon®, pour les petits modèles de langage, de l'Edge au Cloud.
- Découvrez à quel point il est facile de porter des applications d'IA existantes vers des architectures de processeurs. Intel propose une gamme d'outils de développement, notamment le kit d'outils OpenVINO™, qui vous permettent d'écrire du code une seule fois et de le déployer n'importe où.