Comment réduire les coûts de l'IA en entreprise grâce à la conception de modèles CALM

Les dirigeants d'entreprise confrontés à l'explosion des coûts de déploiement de l'IA pourraient bientôt trouver un soulagement. Si l'IA générative offre un potentiel immense, les exigences élevées en matière de calcul pour l'entraînement et l'inférence ont créé un charge financière et environnementale importanteCette inefficacité découle du « goulot d'étranglement fondamental » des modèles traditionnels qui génèrent du texte un jeton à la fois.

Selon le rapport initial, « Gardez votre calme : un nouveau modèle pourrait résoudre le problème des coûts élevés de l'IA en entreprise », une percée de Tencent AI et l'Université Tsinghua introduit une architecture alternative conçue pour rationaliser le traitement de données à haut volume pour des secteurs tels que les marchés financiers et les réseaux IoT.

Révolutionner l'efficacité de l'IA avec CALM

La recherche présente Modèles de langage autorégressifs continus (CALM)Cette approche novatrice repense le processus de génération en prédisant des vecteurs continus plutôt que des jetons discrets. Grâce à un auto-encodeur haute fidélité, le système compresse plusieurs jetons en un seul vecteur. bande passante sémantique plus élevée.

En traitant les groupes de mots en une seule étape plutôt que séquentiellement, le modèle réduit considérablement la charge de calcul. Principaux points forts en termes de performances :

• réduction de 44 % en formation aux FLOP (Opérations en virgule flottante).
• réduction de 34 % en FLOPs d'inférence.
• Performances comparables aux références discrètes standard, mais à coûts opérationnels nettement inférieurs.

La nouvelle boîte à outils pour l'espace vectoriel continu

Le passage d'un vocabulaire standard à un espace vectoriel infini a nécessité le développement d'un "cadre sans probabilité". Comme les métriques d'évaluation traditionnelles telles que la perplexité ne sont plus pertinentes, l'équipe a introduit BrierLM— une nouvelle métrique qui mesure avec précision la performance du modèle sans probabilités explicites.

De plus, le cadre maintient génération contrôléeUne fonctionnalité essentielle pour les applications d'entreprise. Un nouvel algorithme d'échantillonnage sans probabilité permet aux entreprises de gérer efficacement l'équilibre entre la précision des résultats et la diversité créative.

Impact stratégique sur les coûts de l'IA en entreprise

Le cadre CALM déplace l'objectif du développement de l'IA, qui ne se limite plus à l'augmentation du nombre de paramètres, vers efficacité architecturale. À mesure que les modèles de mise à l'échelle atteignent un point de rendement décroissant, la capacité d'augmenter la bande passante sémantique par étape générative devient un avantage concurrentiel crucial.

Pour les dirigeants du secteur technologique, la priorité évolue. Lors de l'évaluation des feuilles de route des fournisseurs, l'attention doit désormais se porter non plus sur la taille du modèle, mais sur… durabilité architecturaleLa réduction de la consommation d'énergie et du coût par jeton permettra de déployer l'IA de manière plus économique dans toute l'entreprise, des centres de données centralisés aux applications périphériques gourmandes en données.

Analyse connexe : Les benchmarks d'IA défectueux mettent souvent en péril les budgets des entreprises en masquant ces inefficacités architecturales sous-jacentes.