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Table des matières
Comprendre l'informatique Edge
Insistance d'un développeur principal
Explorer d'autres développements
Aucune infrastructure nécessaire
Maison Périphériques technologiques IA Les systèmes de modèles post-transformateurs peuvent conduire un changement

Les systèmes de modèles post-transformateurs peuvent conduire un changement

Jul 07, 2025 am 11:12 AM

Les systèmes de modèles post-transformateurs peuvent conduire un changement

Et si vous pouviez exécuter un puissant LLM directement sur votre smartphone?

Il existe des innovations architecturales émergentes ouvrant la voie à une nouvelle vague de plateformes d'IA. Ces systèmes visent à réduire la consommation d'énergie tout en permettant un large éventail de fonctionnalités améliorées et nouvelles, en particulier en prenant en charge les capacités de calcul des bords.

Comprendre l'informatique Edge

L'informatique Edge fait référence au traitement des données qui se produit près de la source - telle qu'un capteur ou un appareil personnel d'un utilisateur - plut?t que d'être envoyé ailleurs pour un traitement centralisé.

Une autre fa?on de le considérer est un décalage du modèle centré sur le nuage. Bien que la centralisation des données dans le cloud présente des avantages, comme réduire le besoin d'infrastructures locales, elle entra?ne également des co?ts de transfert et moins de contr?le. Le traitement des taches localement sur les dispositifs matériels introduit de nombreuses efficacités, notamment une consommation d'énergie réduite, ce qui joue un r?le dans la résolution des défis climatiques.

à l'avant-garde de ce mouvement se trouvent les modèles de fondation liquide émergents (LFM), qui se détachent des structures LLM basées sur les transformateurs conventionnelles vers quelque chose de plus adaptatif.

Un article de septembre 2024 de Carl Franzen dans VentureBeat explore certains de ces développements. J'ajouterai la note standard: j'ai travaillé en tant que consultant avec Liquid IA, et je connais beaucoup de nombreuses personnes impliquées au MIT CSAIL. Mais vérifiez par vous-même ce que Franzen rapporte.

Il déclare: ?Ces nouveaux modèles LFM surpassent déjà des alternatives basées sur des transformateurs de taille similaire telles que Meta's Llama 3.1-8b et Microsoft's PHI-3.5 3.8b.? ?Ils sont construits non seulement pour des performances élevées mais aussi pour l'efficacité opérationnelle, ce qui les rend adaptés à des applications d'entreprise - de la finance et de la biotechnologie à l'électronique grand public - et pour le déploiement sur les appareils Edge.?

Insistance d'un développeur principal

Dans une interview en avril à IIA entre Will Knight et Ramin Hasani de Liquid AI, d'autres informations ont été partagées.

Hasani a décrit comment l'équipe a utilisé la structure neuronale des c elegans - un petit ver - comme base pour la conception de leurs modèles.

Il a discuté de la mise en ?uvre de ces modèles post-transformateurs en appareils tels que des voitures, des drones, des avions et pour des utilisations en finance prédictive et en soins de santé.

LFMS, a-t-il expliqué, peut effectuer des fonctions similaires à GPT mais directement sur les appareils locaux.

"Ils peuvent écouter et ils peuvent répondre", a-t-il noté.

Explorer d'autres développements

Depuis le lancement d'une initiative récente, Hasani a mentionné que Liquid IA s'est engagé dans des discussions commerciales avec les grandes entreprises de l'intégration efficace de cette technologie dans les environnements d'entreprise.

?Les organisations priorisent la confidentialité, la sécurisation de l'utilisation de l'IA et les applications de l'IA à faible latence?, a-t-il déclaré. ?Ce sont des domaines où les fournisseurs d'IA actuels ne répondent pas pleinement aux besoins des entreprises.?

Soulignant l'état d'esprit d'être un ?scientifique dans l'ame?, Hasani a souligné les avantages fondamentaux de l'exécution des LLM hors ligne.

Aucune infrastructure nécessaire

Une principale référence des discussions sur le LFMS est que lorsque les modèles fonctionnent localement sur un appareil, il n'y a pas de dépendance à une infrastructure externe - aucun besoin de centres de données, de services cloud ou de connectivité réseau.

Essentiellement, ces systèmes combinent l'abordabilité avec de fortes performances, reflétant une tendance semblable à la loi de Moore appliquée à l'IA. Cela signifie que des outils d'IA de plus en plus compétents, adaptables et gérables sont disponibles plus rapidement que jamais.

Continuez à regarder cet espace comme des solutions d'IA plus intelligentes et plus efficaces continuent d'émerger.

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