Quelle est l’ampleur révolutionnaire des modèles de langage de grande envergure (LLMs) dans notre époque technologique ? L’avènement de ChatGPT a marqué le début d’une nouvelle ère dans ce domaine, avec des projets tels que Google’s LaMDA, BLOOM, Meta’s LLaMA, et Claude d’Anthropic. Mais pourquoi assiste-t-on à une prolifération de ces LLMs et quel impact cela a-t-il sur divers secteurs industriels ?
Nous observons un véritable engouement autour des LLMs, mais à quel coût ? Une étude d’Arize de avril 2023 indique que plus de la moitié des organisations interrogées envisagent de déployer des applications basées sur les LLMs d’ici un an. Est-ce donc une stratégie incontournable pour rester compétitif ? Et comment ces entreprises parviennent-elles à spécialiser ces modèles pour des secteurs aussi divers que les sciences de la vie, la finance ou l’assurance ?
Les LLMs peuvent apporter un avantage compétitif considérable, mais encore faut-il pouvoir les déployer efficacement. Quels sont les écueils potentiels ? En outre, la tendance des LLMs à « halluciner » des informations incorrectes peut obscurcir des préoccupations essentielles liées aux processus de génération de tels résultats. Comment les leaders peuvent-ils alors naviguer entre les opportunités offertes par ces technologies et leurs défis intrinsèques ?
Les LLMs sont excitants, mais leur développement et leur adoption nécessitent de surmonter plusieurs obstacles de faisabilité.
Mais quel est le coût réel derrière le déploiement d’un LLM? Le prix du matériel nécessaire, tel que le GPU H100 de Nvidia, s’élève à des sommes astronomiques pouvant atteindre 40 000 $ par puce. Peut-on vraiment envisager un tel investissement quand il faut compter sur des milliers de ces puces pour entraîner un modèle d’une envergure similaire à celle de ChatGPT-3.5 ?
De plus, une autre préoccupation majeure réside dans la consommation énergétique. Saviez-vous que la formation d’un seul LLM peut nécessiter une quantité d’énergie équivalant à la consommation annuelle d’électricité de mille foyers américains ? Une fois entraîné, un modèle comme ChatGPT-3.5 continue à puiser énormément d’énergie, au point de correspondre à l’usage quotidien en électricité de dizaines de milliers de foyers. Face à ces chiffres, comment la dimension écologique est-elle prise en compte dans le déploiement de ces technologies ?
Enfin, la puissance de calcul requise par les LLMs pose un défi en matière d’expérience utilisateur, surtout sur les appareils mobiles. L’utilisation intensive peut-elle drainer rapidement la batterie et ainsi freiner l’adoption de ces modèles par le grand public ?
Source : Techcrunch
