Récente activité sur internet intitulée ainsi :L’obsession de l’industrie de l’IA se dirige vers une falaise
Les faits marquants à ne pas manquer avec Will Knight
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Une nouvelle étude du MIT suggère que les modèles d’IA les plus grands et les plus gourmands en calcul pourraient bientôt offrir des rendements décroissants par rapport aux modèles plus petits. En comparant les lois de mise à l’échelle aux améliorations continues de l’efficacité des modèles, les chercheurs ont découvert qu’il pourrait devenir plus difficile d’obtenir des performances supérieures à celles des modèles géants, alors que les gains d’efficacité pourraient rendre les modèles fonctionnant sur un matériel plus modeste de plus en plus performants au cours de la prochaine décennie.
« Dans les cinq à dix prochaines années, les choses vont très probablement commencer à se rétrécir », déclare Neil Thompson, informaticien et professeur au MIT impliqué dans l’étude.
Des gains d’efficacité, comme ceux observés avec Le modèle remarquablement peu coûteux de DeepSeek en janvier, ont déjà servi de test de réalité pour l’industrie de l’IA, habituée à brûler d’énormes quantités de calcul.
Dans l’état actuel des choses, un modèle frontière d’une entreprise comme OpenAI est actuellement bien meilleur qu’un modèle formé avec une fraction du calcul d’un laboratoire universitaire. Même si les prédictions de l’équipe du MIT pourraient ne pas tenir si, par exemple, de nouvelles méthodes de formation telles que l’apprentissage par renforcement produisaient de nouveaux résultats surprenants, elles suggèrent que les grandes entreprises d’IA auront moins d’avantages à l’avenir.
Hans Gundlach, chercheur au MIT qui a dirigé l’analyse, s’est intéressé à la question en raison de la complexité de l’exécution de modèles de pointe. Avec Thompson et Jayson Lynch, un autre chercheur du MIT, il a cartographié les performances futures des modèles frontières par rapport à ceux construits avec des moyens informatiques plus modestes. Gundlach affirme que la tendance prévue est particulièrement prononcée pour les modèles de raisonnement actuellement en vogue, qui reposent davantage sur des calculs supplémentaires lors de l’inférence.
Thompson affirme que les résultats montrent l’intérêt de perfectionner un algorithme ainsi que de développer le calcul. « Si vous dépensez beaucoup d’argent pour former ces modèles, vous devriez absolument en consacrer une partie à essayer de développer des algorithmes plus efficaces, car cela peut être extrêmement important », ajoute-t-il.
L’étude est particulièrement intéressante compte tenu du boom actuel des infrastructures d’IA (ou devrions-nous dire « bulle » ?) – qui ne montre aucun signe de ralentissement.
OpenAI et d’autres entreprises technologiques américaines ont signé des accords de cent milliards de dollars pour construire une infrastructure d’IA aux États-Unis. « Le monde a besoin de beaucoup plus de calcul », a déclaré Greg Brockman, président d’OpenAI. proclamé cette semaine en annonçant un partenariat entre OpenAI et Broadcom pour des puces IA personnalisées.
Un nombre croissant d’experts remettent en question le bien-fondé de ces accords. À peu près 60 pour cent Une grande partie du coût de construction d’un centre de données est consacrée aux GPU, qui ont tendance à se déprécier rapidement. Des partenariats entre les grands acteurs apparaissent également circulaire et opaque.
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Des Solutions Professionnelles Aériennes : Entreprise de Drone
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