IA Générative : comprendre les différences entre SLM et LLM

L'IA Générative connaît une explosion sans précédent, avec des applications révolutionnaires dans divers domaines. Cependant, cette ascension fulgurante n'est pas sans conséquence. L'empreinte écologique de ces technologies n’est pas négligeable. Avons-nous besoin de tant de ressources pour améliorer notre productivité ? Abordons ensemble le sujet des LLM (Large Language Models) et des SLM (Specific Language Models).

Les IA génératives requièrent une puissance de calcul considérable. Entraîner un LLM comme GPT-4 nécessite des milliers de GPU, chacun consommant une quantité d'énergie non négligeable. Parallèlement, la production de puces, notamment celles de Nvidia, subit des tensions d'approvisionnement en raison de la demande accrue et des contraintes géopolitiques. Ces difficultés d'approvisionnement sont exacerbées par la complexité croissante des semi-conducteurs modernes, rendant la fabrication encore plus coûteuse et difficile à échelonner.

En termes écologiques, les centres de données utilisés pour entraîner et héberger ces modèles sont des gouffres énergétiques. Réduire cette empreinte écologique devient impératif dans un contexte de transition énergétique et de lutte contre le changement climatique.

Face à ces défis, des solutions commencent à émerger, parmi lesquelles l'optimisation des moteurs d'inférence et l'essor des modèles de langue spécifiques, dits SLM.

Des SLM pour une IA plus « éco-responsable »

L'optimisation des moteurs d'inférence représente une piste prometteuse pour réduire la consommation énergétique des LLM. Par exemple, des techniques comme la quantification et la distillation des modèles permettent de rendre les inférences plus efficaces tout en conservant des performances acceptables. Cependant, une autre approche gagne du terrain : les modèles de langue spécifiques ou SLM.

Les SLM apparaissent comme une réponse innovante à ces problématiques. Contrairement aux LLM, qui comportent des centaines de milliards de paramètres, les SLM sont conçus pour être beaucoup plus compacts. Ces modèles, bien que moins impressionnants en termes de taille et de capacité brute, peuvent être finement optimisés pour des tâches spécifiques, offrant ainsi des performances comparables voire supérieures dans certains contextes sans nécessiter les mêmes ressources.

Contrairement aux LLM qui sont entraînés sur des vastes corpus de données couvrant de nombreux domaines, les SLM sont conçus pour des tâches ou des domaines spécifiques. Cette spécialisation permet non seulement de réduire la taille du modèle et donc sa consommation énergétique, mais aussi d'améliorer la pertinence et la précision des réponses dans un contexte donné.

Concrètement, quelles sont les différences entre SLM et LLM ?

Large Language Models

Les LLM, tels que GPT-4, sont des géants de l'IA générative. Leur force réside dans leur capacité à comprendre et à générer du texte dans un large éventail de contextes. Ils sont entraînés sur des datasets massifs, comprenant des milliards de mots issus de diverses sources. Cette polyvalence les rend idéaux pour des applications généralisées où la diversité des requêtes est importante, comme les assistants virtuels, les chatbots ou la traduction automatique. Cependant, cette approche "taille unique" peut parfois manquer de précision dans des domaines très spécifiques.

Dans le secteur bancaire, par exemple, les LLM sont utilisés pour des applications de traitement du langage naturel à grande échelle, telles que les chatbots avancés pour le service client, l'analyse des sentiments dans les communications clients, et la détection de fraudes à grande échelle. Un LLM peut analyser des millions de transactions pour identifier des patterns de fraude potentielle en temps réel.

Les LLM offrent une compréhension et une génération de texte plus nuancée et sophistiquée. Leur capacité à gérer une variété de tâches et de contextes les rend très polyvalents, adaptés aux grandes entreprises nécessitant une IA générative capable de traiter des volumes massifs de données et d'interactions.

Specific Language Models 

Les SLM, en revanche, sont conçus pour briller dans des niches particulières. Prenons l'exemple d'un SLM dédié à la recherche médicale. En étant entraîné uniquement sur des articles scientifiques et des données cliniques, ce modèle peut fournir des réponses extrêmement précises et pertinentes pour les professionnels de santé. Un autre exemple serait un SLM optimisé pour le secteur juridique, capable de naviguer dans les méandres des textes de loi et des jurisprudences avec une précision impressionnante. Cette spécialisation permet de réduire considérablement la taille du modèle et donc les ressources nécessaires pour son entraînement et son utilisation.

Dans le secteur de l'assurance, les SLM peuvent être utilisés pour des tâches de classification des sinistres ou d'analyse de documents de manière efficace. Un SLM bien entraîné peut automatiser la vérification des documents d'assurance, réduire le temps de traitement des réclamations et améliorer l'exactitude de la reconnaissance des documents.

Les SLM consomment moins de ressources, sont plus rapides à entraîner et à déployer, et sont souvent plus économiques à exploiter. Ils permettent une personnalisation plus fine pour des tâches spécifiques, ce qui peut conduire à des gains significatifs en efficacité opérationnelle.

LLM ou SLM : que choisir ?

Il vous faudra vous poser les bonnes questions pour déterminer s’il vous faut un LLM ou un SLM. En voici quelques-unes :

Pour une entreprise 

• Objectifs : Quels sont les objectifs spécifiques de l'utilisation de l'IA générative ? Automatisation, amélioration du service client, réduction des coûts ?
• Budget : Quel est le budget disponible pour le projet ? Les LLM nécessitent des investissements plus importants en matériel et en maintenance.
• Ressources : Quelles sont les ressources matérielles et humaines disponibles ? Disposez-vous des infrastructures nécessaires pour supporter des LLM ?

​​​​​​​Pour le fonctionnel

• Utilisation : Quelle sera l'utilisation quotidienne du modèle ? Les tâches sont-elles spécifiques et bien définies, ou varient-elles largement ?
• Interactivité : Le modèle devra-t-il interagir en temps réel avec les utilisateurs ?
• Personnalisation : Quel niveau de personnalisation est nécessaire pour répondre aux besoins spécifiques du service ou des utilisateurs ?

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​​​​​​​​​​​​​​Pour le technique

• Infrastructure : L'infrastructure actuelle peut-elle supporter l'entraînement et le déploiement d'un LLM ?
• Scalabilité : Quelle est la capacité de l'infrastructure à évoluer avec l'augmentation de la demande ?
• Maintenance : Quels sont les coûts et les efforts de maintenance associés à chaque type de modèle ?

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En fin de compte, le choix entre LLM et SLM doit être guidé par le contexte spécifique du projet. Les LLM offrent une polyvalence impressionnante mais au prix d'une consommation énergétique élevée et d'un besoin constant en ressources de calcul. Les SLM, quant à eux, apportent une réponse plus ciblée et éco-responsable, idéale pour des applications spécialisées. Chaque approche a ses avantages et inconvénients, et la décision doit être prise en tenant compte des objectifs, des contraintes et des ressources de chaque projet.

Pour aller plus loin dans votre réflexion, nous vous proposons de lire notre autre article : IA Générative et souveraineté de la donnée : défis et solutions