Main d'oeuvre, budget et temps !!

La technologie AI a été inestimable pour les entreprises de tous les secteurs. Au cours de la dernière année, l’IA a eu encore plus d’impact.

Selon Exploring Topics, plus de 250 millions d'entreprises partout dans le monde utilisent l’IA. L’une des façons dont ils en profitent est d’utiliser la technologie d’IA générative.

En se lançant dans le parcours de l'IA générative, il est primordial d’évaluer soigneusement les ressources, l’expertise, le budget et les délais. Construire un modèle interne nécessite des connaissances approfondies, des coûts élevés et un développement prolongé, obligeant les organisations à faire un choix critique : investir massivement dans la création sur mesure ou tirer parti de la rapidité et de l'accessibilité de solutions prédéfinies.

Avant d'écrire ce blog, j'ai contacté Ragoth Sundararajan, vice-président de Advanced Analytics & IA générative chez Indium Software. Pendant que j'expliquais mes idées, j'ai fait la recherche, et voici ce qu'il m'a posé : une série de questions.

« Lorsque nous demandons « construire ou acheter », nous devons clairement préciser le principe. Quelle partie des modèles Gen AI envisageons-nous ? Par exemple, les énormes modèles pré-entraînés comme GPT ou Llama – pour la plupart des gens, « construire » n’est pas une option car le coût est prohibitif. Là, il faut « acheter » si l'accès à de tels modèles n'est pas gratuit. Lorsque vous parlez de « construction », voulez-vous dire personnalisation ou réglage fin en plus d'un LLM pré-entraîné ? »

Il a raison de dire que la question « construire ou acheter » dans l’IA générative doit être soigneusement formulée. Lorsqu'il s'agit d'énormes modèles pré-entraînés comme GPT-3 ou Llama, la construction n'est tout simplement pas réalisable pour la plupart en raison du coût énorme et de l'expertise requise. Dans ces cas, l’achat ou l’accès à des modèles pré-entraînés via des API est la seule option viable. Cependant, la conversation devient plus nuancée lorsqu’on envisage la personnalisation et l’ajustement de ces modèles pré-entraînés.

Voici une ventilation plus technique!

Spécificités techniques de la génération AI

• Sélection du modèle fondamental: Le choix du modèle pré-entraîné dépend fortement de vos besoins et ressources spécifiques. GPT-3 et Jurassic-1 Jumbo sont puissants mais chers, tandis que des modèles plus petits comme BLOOM et WuDao 2.0 d'EleutherAI offrent des alternatives plus abordables avec des performances décentes.
• Importance de RAG (Retrieval-Augmented Generation) : RAG intègre des techniques de récupération dans le processus de génération, permettant aux modèles d'accéder et d'exploiter les informations pertinentes provenant de bases de données externes. Cela peut améliorer considérablement la précision factuelle et les performances spécifiques à la tâche. Imaginez votre IA comme un détective, cherchant des indices dans une vaste bibliothèque de textes et de codes. RAG lui permet de faire exactement cela, en intégrant des extraits de cette bibliothèque dans sa propre tapisserie créative. Cette approche est parfaite lorsque vous avez besoin que votre IA soit factuellement précise et fondée sur des données du monde réel.
• Complexités de mise en œuvre: La mise au point et la personnalisation des modèles pré-entraînés impliquent des défis techniques. Vous aurez besoin d'une expertise dans les frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow ou PyTorch, d'un accès à de puissants GPU ou TPU et de ressources de données potentiellement importantes pour un réglage précis.
• Production et LMOps: Le passage d'un modèle affiné à la production nécessite une infrastructure, une surveillance et des processus opérationnels robustes. Cela inclut le contrôle de version, les mesures de sécurité et la surveillance continue. surveillance des performances (LMOps) pour garantir la stabilité et la fiabilité du modèle.
• Ingénierie rapide: Considérez les invites comme des murmures à l'oreille de votre IA, guidant son parcours créatif. Cette approche consiste à créer l’ensemble parfait d’instructions, comme une carte menant au trésor créatif que vous recherchez. C'est un art délicat, mais une fois maîtrisé, il ouvre un monde de possibilités, vous permettant de diriger l'imagination de votre IA avec précision.

Construire ou acheter dans différents contextes

• Création de modèles pré-entraînés personnalisés: Réalisable uniquement pour les grandes organisations disposant de ressources et d’une expertise considérables. Offre un contrôle et une personnalisation maximum, mais a un coût élevé.
• Affiner les modèles pré-entraînés: Option plus accessible pour les petites équipes et les startups. Nécessite une expertise technique mais offre un bon équilibre entre performances et coût. Cette approche classique revient à ajouter une touche personnalisée à un costume prêt à l’emploi. Vous ajustez les paramètres internes du modèle, comme l'ajustement du col ou des revers, pour l'adapter à vos besoins spécifiques. Il s'agit d'un outil puissant et polyvalent, mais qui nécessite une compréhension approfondie du fonctionnement interne du modèle.
• Utiliser des modèles pré-entraînés via des API: Option la plus simple et la plus rapide, mais personnalisation et contrôle limités. Les coûts peuvent varier en fonction de l'utilisation.

En fin de compte, la décision de construire ou d’acheter dépend de vos besoins spécifiques, de vos ressources et de vos capacités techniques. Si vous avez besoin de modèles hautement personnalisés pour des tâches critiques, la construction peut être justifiable malgré les défis. Cependant, dans la plupart des cas, affiner les modèles pré-entraînés ou tirer parti de l'accès aux API offre une approche plus pratique et plus rentable. Malgré ces obstacles, le potentiel de solutions sur mesure et de technologies exclusives souligne l’attrait de se lancer dans ce voyage transformateur.

Acheter une plateforme d'IA générative

Opter pour une plateforme prédéfinie offre un déploiement rapide et un accès immédiat à une suite de fonctionnalités, minimisant les délais de mise sur le marché et accélérant le retour sur investissement. De plus, cela allège le fardeau du développement des infrastructures et du recrutement spécialisé, permettant aux entreprises d’affecter des ressources ailleurs. L'assurance d'un support, d'une maintenance et d'une sécurité des données continus fournis par des fournisseurs réputés souligne encore l'attrait de cette approche. Cependant, les limitations en matière de personnalisation et la dépendance à l'égard du fournisseur pour les mises à jour et les améliorations présentent des inconvénients potentiels, ainsi que les implications financières à long terme des frais d'abonnement.

En fin de compte, la décision dépend d’un équilibre judicieux entre les besoins, les ressources et la tolérance au risque. Alors que les solutions prédéfinies offrent rapidité et commodité, les modèles personnalisés offrent une plus grande flexibilité et un meilleur contrôle sur les flux de travail personnalisés. Les entreprises doivent évaluer soigneusement leurs priorités, en tenant compte de l'évolutivité, de la durabilité à long terme et de l'alignement sur les contraintes budgétaires. En pesant soigneusement les avantages et les inconvénients de chaque approche, les organisations peuvent prendre une décision éclairée qui correspond le mieux à leurs circonstances et objectifs uniques.

Considérations supplémentaires

• Approche hybride: Vous pouvez combiner des éléments des deux approches en créant un modèle personnalisé sur une plate-forme prédéfinie. Cela peut vous offrir le meilleur des deux mondes : flexibilité et rapidité.
• Modèles open source: Envisagez d'utiliser des LLM open source comme éléments de base de votre solution personnalisée. Cela peut être un moyen rentable de se lancer dans l’IA générative.
• Collaborez avec des experts LLM: Recherchez l'expertise de consultants LLM spécialisés pour guider votre parcours et vous aider à prendre la meilleure décision pour votre organisation.

Mais il n’y a pas que du soleil et des arcs-en-ciel : prise de décision stratégique

Personnalisation vs mise en ligne

• Les organisations qui recherchent un contrôle et une personnalisation complets peuvent se tourner vers la construction.
• Ceux qui privilégient un déploiement rapide, la rentabilité et une mise en œuvre plus facile préféreront peut-être l’achat.

Expertise et allocation des ressources :

• La construction nécessite une équipe dédiée dotée de compétences spécialisées, ce qui peut détourner les ressources des compétences de base.
• L'achat permet aux organisations de tirer parti de l'expertise de spécialistes de l'IA sans investir dans une équipe interne.

Atténuation des risques:

• Les organisations qui ont eu des difficultés avec leur développement interne ou qui sont confrontées à des incertitudes peuvent trouver une solution plus pratique et moins risquée.

Évolutivité et pérennité :

• L'achat offre une évolutivité avec une approche de paiement à l'utilisation, permettant aux organisations de gérer efficacement les demandes croissantes des utilisateurs.

Trouver le bon équilibre

Naviguer dans l’énigme « construire ou acheter » pour les outils d’IA générative dépend d’un équilibre délicat entre les objectifs stratégiques, les contraintes de ressources et les délais de déploiement. Le bâtiment offre une personnalisation sans précédent, ce qui nécessite des investissements importants en expertise et en infrastructures. À l’inverse, l’achat de solutions prédéfinies permet un déploiement rapide et un support transparent, permettant un accès plus rapide à une technologie de pointe. Bien que l’achat soit souvent la voie privilégiée par les organisations recherchant une adoption rapide et une allocation efficace des ressources, cela implique néanmoins de renoncer à un certain contrôle sur la personnalisation. En fin de compte, le choix optimal résulte d’une évaluation méticuleuse des besoins spécifiques, des capacités et de la vision à long terme.

Sécurité, fournisseurs et votre chemin vers le succès de GenAI !

Considérations en matière de sécurité et de confidentialité

Quelle que soit la voie choisie, des mesures de sécurité solides et le respect des réglementations en matière de protection des données sont primordiaux. La création d'une plate-forme d'IA générative nécessite que les organisations mettent en œuvre ces mesures de manière indépendante, tandis que les fournisseurs réputés donnent la priorité à la sécurité des données et de la confidentialité dans des solutions prédéfinies.

L’importance de choisir le bon fournisseur

Le succès d’une plateforme d’IA générative achetée dépend de la sélection d’un fournisseur fiable ayant fait ses preuves. Le support continu, les mises à jour et l’alignement sur les tendances technologiques sont des facteurs cruciaux. Une recherche rigoureuse est nécessaire pour identifier une entreprise qui répond aux besoins actuels et qui peut entretenir une relation durable.

Répondre à des exigences uniques

Même si les solutions prédéfinies offrent des fonctionnalités prêtes à l'emploi, les organisations ayant des besoins uniques ou spécialisés doivent évaluer soigneusement les limites de personnalisation. La construction peut devenir une option plus attrayante si une solution ne peut pas s’aligner adéquatement sur des exigences spécifiques.

Regarder vers l’avenir : s’adapter aux tendances technologiques

Compte tenu du rythme des progrès technologiques, les organisations doivent choisir des solutions qui restent alignées sur l'évolution des tendances. L'achat d'un service de plateforme d'IA générative peut offrir des mises à jour continues, garantissant que l'architecture reste à jour.

Réflexions finales : Une approche stratégique de l’IA générative

Naviguer dans l’énigme « construire ou acheter » IA générative nécessite une approche nuancée. Même si les plateformes LLM prédéfinies offrent un déploiement rapide et une assistance continue, leur personnalisation limitée peut ne pas répondre à vos besoins spécifiques. Construire votre propre LLM, avec son potentiel de contrôle et de propriété intellectuelle sans précédent, nécessite des ressources et une expertise importantes. Pour d’énormes modèles pré-entraînés comme GPT ou LaMDA, l’achat est souvent la seule option réaliste en raison de leurs coûts prohibitifs. En fin de compte, la décision dépend de vos objectifs spécifiques : donnez-vous la priorité au réglage fin et à la personnalisation en plus d'un LLM existant, ou à un accès rapide à des fonctionnalités prêtes à l'emploi ? Choisissez judicieusement, en tenant compte de vos ressources, de votre tolérance au risque et du paysage en constante évolution de l’IA générative. N'oubliez pas que votre chemin n'est pas seulement une question de technologie ; il s'agit de construire un avenir propulsé par la magie de l'IA.

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• PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
• PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
• PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
• La source: https://www.smartdatacollective.com/generative-ai-should-we-build-or-buy-llm-powered-platforms/