Compagnie Apple introduit de nouveaux petits modèles de langage appelés OpenELM. Ceci est considéré comme une étape importante dans le développement de modèles génératifs d’intelligence artificielle. Cela confirme également l'intention Apple pour offrir des fonctions d'intelligence artificielle dans les appareils en plus des services d'IA cloud.
Jusqu'à Apple s'apprête à annoncer les fonctionnalités d'IA qui arriveront sur l'iPhone en juin, il fait des progrès rapides dans ce domaine. Ces derniers mois, les chercheurs Apple a présenté différents modèles d'intelligence artificielle et a franchi une nouvelle étape dans cette direction.
Les chercheurs ont publié leurs modèles de langage, qu'ils appellent « OpenELM », sur la plateforme Hugging Face Hub. Ces modèles sont considérés comme une étape importante dans l’utilisation de l’intelligence artificielle productive dans les appareils.
Ces modèles, appelés « Open Source Efficient Language Models » (OpenELM), sont caractérisés comme « très efficaces » pour résoudre des problèmes de texte, en particulier dans des domaines tels que la rédaction d'e-mails. De plus, ces modèles sont open source et peuvent être utilisés par n’importe quel développeur.
Les modèles OpenELM sont disponibles en quatre tailles différentes et peuvent être décrits comme des « petits modèles de langage ». La taille de ces modèles est de 270 millions de paramètres, 450 millions de paramètres, 1,1 milliard de paramètres et 3 milliards de paramètres. Les paramètres indiquent le nombre de variables que le modèle peut apprendre des ensembles de données d'entraînement.
Par exemple, pour comprendre à quel point la taille du modèle est petite, Microsoft a récemment annoncé son nouveau modèle d'intelligence artificielle Phi-3 et l'a appelé « notre plus petit modèle d'intelligence artificielle ». La taille de ce modèle n'est que de 3,8 milliards de paramètres. A titre de comparaison, les modèles Apple peut avoir jusqu'à 270 millions de paramètres. Des tailles plus petites signifient qu'ils coûtent moins cher et peuvent être optimisés pour fonctionner plus efficacement sur des appareils tels que les téléphones mobiles et les ordinateurs portables.
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