Le domaine de l’intelligence artificielle connaît une profonde transformation. L'expansion à grande échelle des grands modèles de langage (LLM) n'est plus l'objectif principal, mais l'amélioration de la « capacité de réflexion » du modèle. Cela marque que le développement de l'IA est entré dans une nouvelle étape axée sur la qualité et le raisonnement. L'éditeur de Downcodes vous expliquera les changements de cette tendance de l'industrie et les raisons qui la sous-tendent.
Le secteur de l'intelligence artificielle a atteint un tournant majeur : les grandes entreprises ont changé leur direction de développement, passant de la recherche de modèles linguistiques à plus grande échelle à l'amélioration de la capacité de réflexion du modèle. Ce changement va remodeler le modèle de développement de l’ensemble du secteur de l’IA.
Selon Reuters, les grands laboratoires d’IA sont confrontés à des difficultés. Le développement de modèles de langage à grande échelle nécessite non seulement des dizaines de millions de dollars d'investissement, mais se heurte également souvent à des difficultés techniques telles que des pannes du système. Il faut souvent plusieurs mois pour évaluer les performances d'un modèle.
Ce goulot d’étranglement du développement a touché les géants de l’industrie. Selon certains rapports, le nouveau modèle Orion d'OpenAI présente des améliorations limitées par rapport à GPT-4, et Gemini2.0 de Google a également rencontré des difficultés similaires. Quant à Anthropic, son PDG Dario Amodei a déclaré qu'il repensait le parcours de développement de l'Opus 3.5.
Ilya Sutskever, ancien co-fondateur d'OpenAI et aujourd'hui directeur de Safe Superintelligence (SSI), a souligné : Les années 2010 ont été une ère d'expansion, et nous sommes maintenant entrés dans une nouvelle phase d'exploration et de découverte. Cette affirmation est particulièrement frappante car Sutskever est un partisan de l’idée selon laquelle plus c’est grand, mieux c’est.
La nouvelle orientation du secteur s’oriente vers le calcul au moment des tests, qui donne aux modèles d’IA plus de temps pour réfléchir et résoudre les problèmes étape par étape. Cette approche se concentre sur le développement des capacités de raisonnement du système d’IA afin qu’il puisse générer plusieurs solutions et les évaluer, plutôt que de simplement répondre rapidement.
Ce changement peut également affecter le paysage du marché du matériel. Alors que Nvidia domine le matériel de formation à l'IA traditionnel, les nouveaux paradigmes informatiques présentent des opportunités pour d'autres fabricants de puces comme Groq. Cependant, l'industrie prévoit que des méthodes traditionnelles et nouvelles pourront être utilisées à l'avenir pour atteindre une rentabilité optimale.
De nombreux acteurs de l'industrie estiment que même si le développement des modèles de langage traditionnels se poursuivra, l'orientation de l'industrie a commencé à changer. Cela marque que le développement de l’IA est entré dans une nouvelle étape qui accorde davantage d’attention à la qualité et à la capacité de réflexion.
L'industrie de l'IA passe de la recherche d'échelle à la recherche de l'intelligence. Il s'agit non seulement d'un ajustement de la voie technique, mais aussi d'une refonte de l'orientation future du développement de l'IA. Cette transformation apportera de nouveaux défis et opportunités, qui méritent une attention continue. L'éditeur de Downcodes continuera de vous présenter les dernières tendances du secteur.