SLM et LLM : Guide complet sur les modèles linguistiques de petite taille et les modèles linguistiques de grande taille

Les modèles linguistiques occupent désormais une place centrale dans le domaine de l'intelligence artificielle, car ils déterminent la manière dont les machines comprennent, génèrent et interagissent avec le langage humain. Dans ce contexte, nous distinguons deux catégories distinctes : Modèles linguistiques de petite taille (SLM) et modèles linguistiques de grande taille (LLM). Les deux partagent les mêmes principes fondamentaux que les architectures basées sur des transformateurs, mais diffèrent en termes d'échelle, de conception, de philosophie et de déploiement. 

Les LLM sont volumineux et contiennent généralement des milliards, voire des trillions de paramètres ; pensez à vos modèles chatGPT ou Claude. Cela leur permet de s'adapter à une grande variété de tâches, de la rédaction d'essais à la génération de code. Cela implique également des besoins en infrastructures plus importants, des coûts d'exploitation élevés et un impact environnemental plus significatif.

Les SLM sont beaucoup plus compacts et efficaces, contenant des millions à quelques milliards de paramètres. Ils se concentrent souvent sur la spécialisation et l'efficacité dans un domaine particulier, en gardant à l'esprit une mise en œuvre pratique. Ils sont conçus pour des applications telles que les appareils mobiles ou les serveurs périphériques, nécessitent beaucoup moins de puissance de calcul pour fonctionner et peuvent effectuer des tâches spécifiques à un domaine.

Ce tutoriel propose une analyse approfondie des SLM par rapport aux LLM. Vous découvrirez leurs différences en termes d'architecture, de performances, d'exigences de déploiement et de cas d'utilisation, avec des informations pratiques pour vous guider dans les applications concrètes.

Comprendre les modèles linguistiques

Avant de procéder à des comparaisons, il est essentiel de comprendre ce que sont les modèles linguistiques et comment ils ont évolué.

Que sont les modèles linguistiques ?

Un modèle linguistique est un système d'intelligence artificielle formé à partir d'une grande quantité de textes dans le but de «traitement du langage naturel». En effet, ces modèles linguistiques sont formés pour assimiler le langage humain et le traiter afin de fournir des réponses semblables à celles d'un être humain. 

L'un des cas d'utilisation les plus courants concerne les chatbots, tels que chatGPT. À la base, il calcule la probabilité d'une séquence de mots, permettant ainsi des tâches telles que la génération de texte, la synthèse, la traduction et l'IA conversationnelle.

Les LLM contiennent généralement des milliards (voire des trillions) de paramètres. Cela permet une application beaucoup plus large des LLM, de la génération d'extraits de code à la réponse à des questions de culture générale. En revanche, les SLM sont conçus avec beaucoup moins de paramètres (des millions à des milliards) et sont souvent destinés à des domaines hautement spécialisés. Vous pouvez les trouver sur des appareils médicaux ou des téléphones mobiles.

L'essor des SLM reflète la demande croissante pour des modèles qui sont non seulement puissants, mais également légers et économes en ressources. Nous constatons leur essor dans les applications de pointe où de petits appareils (tels que votre téléphone) peuvent exécuter des modèles localement.

Contexte historique et évolution

Les modèles linguistiques ont considérablement évolué au cours de leur histoire. Dans les années 1940 et 1950, des modèles basés sur des règles ont été élaborés à partir des principes établis par Turing. Dans les années 1990, un changement s'est produit lorsque les chercheurs ont commencé à utiliser des modèles statistiques pour prédire la probabilité des mots. Cela a rapidement été suivi par le développement des réseaux neuronaux où, au cours de la dernière décennie, le concept des transformateurs a entraîné une augmentation considérable de la complexité computationnelle des modèles linguistiques.

Les modèles d'apprentissage profond (LLM) tels que GPT-3 et GPT-4 ont démontré des performances polyvalentes remarquables, mais ils ont également mis en évidence certains défis : coûts de formation considérables, besoins énergétiques importants et complexité de déploiement.

En réponse, l'industrie a commencé à explorer des SLM tels que Phi-3, LLaMA-3 8B et Mistral 7B. Ces modèles allient performance et efficacité. Ils représentent un tournant vers la spécialisation, la responsabilité environnementale et la praticité dans le monde réel.

Fondements architecturaux et principes de conception

Les philosophies de conception des LLM et des SLM diffèrent considérablement, bien que les deux soient basées sur l'architecture transformateur.

Modèles linguistiques de grande taille (LLM)

Les LLM exploitent un nombre considérable de paramètres (souvent des milliards ou des milliers de milliards) avec des architectures complexes et des données d'entraînement à grande échelle afin de maximiser la généralisation. Ils excellent dans le raisonnement ouvert, la résolution de problèmes complexes et la représentation de connaissances étendues.

Cependant, ils nécessitent des infrastructures très coûteuses : des processeurs graphiques haute performance, des clusters de formation distribués et des pipelines de déploiement à l'échelle du cloud. Leur taille les limite souvent à des déploiements centralisés, ce qui restreint leur utilisation dans des environnements aux ressources limitées. Pour mieux comprendre les détails de l'infrastructure LLM, je recommande vivement ce guide sur les LLM.

Modèles linguistiques de petite taille (SLM)

Les SLM, en revanche, sont spécialement conçus pour être efficaces et spécialisés. Ils contiennent généralement des dizaines ou des centaines de millions de paramètres et utilisent des techniques avancées telles que la distillation des connaissances et la compression de modèles pour réduire leur taille.

La distillation des connaissances consiste à prendre un modèle plus grand et à entraîner un modèle plus petit pour qu'il imite le modèle plus grand. D'une certaine manière, nous transférons ce que le modèle plus grand a appris pendant son apprentissage et le transmettons directement au modèle plus petit. 

Une technique de compression de modèle est la quantification. Par exemple, un modèle plus grand peut stocker des valeurs numériques en 32 bits, mais dans notre modèle plus petit, nous pouvons choisir d'utiliser des nombres de 8 bits, ce qui permettra de conserver une précision numérique raisonnable tout en réduisant considérablement la taille du modèle et le temps d'exécution.

Cela rend les SLM légers, plus rapides et adaptés à l'inférence sur appareil. Ils peuvent fonctionner avec une latence réduite et des garanties de confidentialité renforcées, ce qui les rend idéaux pour les applications mobiles, l'informatique de pointe et les applications d'entreprise spécifiques à un domaine. Pour plus de détails sur les SLM, veuillez consulter veuillez consulter cette introduction aux SLM.

Techniques de transformation des LLM en SLM

En résumé, nous disposons de plusieurs méthodes pour réduire les LLM en SLM :

• s sur la taille: Suppression des neurones ou des couches redondants.
• s de quantification: Réduire la précision numérique (par exemple, de 32 bits à 8 bits).
• s sur la distillation des connaissances: Former un modèle « élève » plus petit à l'aide des prédictions d'un modèle « enseignant » plus grand.

Ces méthodes réduisent la taille et les besoins en ressources tout en conservant une grande partie des performances du modèle plus grand.

Comparaison des performances des LLM et des SLM

Bien que les deux catégories soient importantes, il est nécessaire d'examiner leurs points forts afin de déterminer quels modèles conviennent le mieux à notre cas d'utilisation.

Analyse comparative des performances

Les LLM excellent dans le raisonnement général et les tâches ouvertes, se classant régulièrement en tête des benchmarks tels que MMLU (Massive Multitask Language Understanding).

Cela est souvent dû au fait que les LLM sont entraînés sur un corpus de textes beaucoup plus large, ce qui leur fournit davantage d'informations. Ils utilisent généralement des fenêtres contextuelles plus longues, ce qui leur permet d'absorber davantage d'informations avant de renvoyer une réponse et d'améliorer la flexibilité.

Les SLM ne sont pas aussi performants sur le benchmark MMLU en raison de leur fenêtre contextuelle plus petite et de leur formation spécialisée. Cela les rend toutefois beaucoup plus rapides et moins coûteux à exploiter. Nous pourrions envisager d'évaluer le SLMS à l'aide de méthodes similaires à celles utilisées pour l'évaluation du LLM évaluation du LLM, telles que la vérification des biais, de la précision et de la qualité du contenu.

Spécialisation et efficacité

Les SLM excellent dans les situations où l'expertise dans un domaine et la rapidité de réponse sont plus importantes que des connaissances générales. Fournir une requête spécifique à un domaine de niche à un SLM qui a été formé à ce domaine offrira une réponse bien plus pertinente qu'un LLM qui ne peut fournir que des réponses générales. 

Par exemple, un modèle d'apprentissage superviseur spécifique au domaine de la santé peut être plus performant qu'un modèle d'apprentissage profond général pour établir des diagnostics à partir de textes médicaux structurés.

En raison de leur efficacité, les SLM sont également bien adaptés aux applications en temps réel telles que les chatbots d'assistance à la clientèle ou les assistants IA intégrés. Bien que les LLM soient puissants, leur temps de traitement et de réponse plus long les rend moins efficaces dans un environnement en temps réel.

Limites des SLM

Les SLM peuvent présenter des performances insuffisantes dans le raisonnement complexe, les tâches créatives ouvertes ou le traitement de requêtes imprévues. En raison de leur champ d'application limité, nous sommes plus susceptibles d'observer des réponses biaisées en faveur de leur domaine de spécialisation ou un risque élevé d'hallucination, car leurs informations peuvent être incomplètes en dehors de leur domaine particulier. Il est préférable de les éviter dans les situations qui nécessitent une généralisation large ou un raisonnement approfondi dans divers domaines.

SLM et LLM : Besoins en ressources et considérations économiques

Chaque type de modèle a ses propres exigences en matière de ressources et ses propres considérations économiques.

Coûts d'infrastructure et d'exploitation

La formation d'un LLM nécessite une grande quantité de clusters de GPU et de TPU , nécessite des semaines de formation et une consommation d'énergie considérable.

Par exemple, on estime que la consommation énergétique pour l'entraînement du GPT-4 est d'environ 50 GWh. 

Le déploiement nécessite également une infrastructure spécialisée, qui peut s'avérer extrêmement coûteuse pour les petites organisations. Cependant, l'utilisation des LLM existants est beaucoup plus faisable et peut être déployée dans divers outils.

Les SLM, en revanche, sont rentables. Ils peuvent être formés sur des clusters plus petits et déployés sur du matériel standard. L'empreinte environnementale est également réduite, ce qui correspond aux objectifs de développement durable.

Stratégies de déploiement

Les SLM offrent une grande flexibilité : ils peuvent fonctionner sur site, sur appareil ou en périphérie. Cela signifie qu'ils peuvent être déployés dans pratiquement n'importe quel environnement technique qui en a besoin. Les LLM, quant à eux, nécessitent souvent des API basées sur le cloud en raison de leur taille. 

Ces API permettent aux utilisateurs de se connecter au centre de données du LLM et d'obtenir des réponses à leurs requêtes. Dans certains cas, il peut être souhaitable de déployer des LLM localement, mais cela pose souvent des défis en termes d'évolutivité et de coûts.

Une tendance croissante est le déploiement hybride, où les LLM gèrent les tâches générales dans le cloud, tandis que les SLM gèrent localement les tâches spécialisées ou sensibles à la latence. Cela peut faciliter la mise à l'échelle des LLM grâce à leur architecture basée sur le cloud, tandis que les SLM sont limités par les appareils pour lesquels ils sont conçus et peuvent ne pas être aussi facilement adaptables. Veuillez garder cela à l'esprit, car des ajustements aux SLM continuent d'apparaître. 

Méthodes de formation et techniques d'optimisation

Examinons quelques méthodes permettant de former efficacement les LLM et les SLM.

Approches de formation

Les LLM s'appuient sur un pré-entraînement à partir d'ensembles de données volumineux, suivi d'un ajustement. Les SLM sont formés à l'aide de techniques de distillation. Nous pouvons former les SLM de manière similaire à l'ajustement de nos LLM à une tâche ou un domaine spécifique. 

Utilisation du réglage fin efficace en termes de paramètres (PEFT) et de l' adaptation de rang faible (LoRA), nous pouvons améliorer les performances des LLM et des SLM pour des tâches spécifiques.

Le PEFT « fige » la majorité des paramètres qui font partie d'un modèle existant et ajoute quelques paramètres entraînables. Ces paramètres entraînables intègrent de nouvelles données et informations d'entraînement, et permettent au modèle d'apprendre de nouvelles informations sans avoir à reconstruire le modèle dans son intégralité.

LoRA fonctionne de manière similaire, mais utilise ce qu'on appelle une « matrice de rang faible » qui est ensuite ajoutée au modèle. Ces matrices sont des poids qui sont ensuite ajustés aux données d'apprentissage. Ces nouveaux poids sont ajoutés aux poids existants, ce qui modifiera désormais les résultats du modèle, conduisant à un résultat plus précis. 

Comme pour tout type de modèle, nous souhaitons nous assurer de surveiller en permanence les performances du LLM/SLM et de détecter tout changement qui pourrait survenir. 

Les LLM sont assez volumineux et généralement à l'abri de ce type de problèmes en raison de leur généralisation, mais les SLM, en raison de leur nature plus ciblée, peuvent nécessiter une surveillance et un réentraînement plus spécifiques pour s'adapter à l'évolution des données.

Si vous souhaitez approfondir le sujet, je vous recommande de consulter ce cours sur le développement de grands modèles linguistiques.

Sélection et optimisation des ensembles de données

Pour les LLM et les SLM, la qualité des ensembles de données est plus importante que la quantité. Les SLM, en particulier, bénéficient de jeux de données hautement sélectionnés et spécifiques à un domaine. Les techniques d'optimisation telles que l'élagage et la quantification améliorent encore l'efficacité. Si vous fournissez des données erronées à votre modèle, vous obtiendrez des résultats incorrects.

La confidentialité et la sécurité des données jouent également un rôle essentiel. Si vous formez un modèle à des fins internes, vous pouvez choisir d'utiliser des données différentes de celles destinées à un usage externe. Nous devons également veiller à ne pas fournir d'informations personnelles à nos modèles, car des personnes mal intentionnées pourraient les inciter à divulguer ces informations.

Applications concrètes et cas d'utilisation

Nous aborderons ici quelques applications concrètes des LLM et des SLM et partagerons quelques études de cas illustrant leur déploiement réussi.

Applications spécifiques à l'industrie

Presque tous les secteurs d'activité ont recours aux LLM dans ses opérations commerciales. Voici quelques exemples :

• s sur les soins de santé: Les LLM peuvent faciliter la recherche en permettant aux chercheurs de poser des questions en langage naturel sur des ensembles de données volumineux, tandis que les SLM soutiennent les outils de diagnostic préservant la confidentialité des patients.
• s financières: Les LLM peuvent alimenter des analyses de risques et de fraudes à grande échelle, tandis que les SLM fournissent des chatbots axés sur la conformité et répondent à des questions financières spécialisées.
• Service clientèle: Les LLM peuvent examiner les commentaires des clients, proposer des ventes incitatives et analyser les données d'enquête. Les SLM proposent des robots à faible latence, formés dans leur domaine, qui peuvent répondre aux questions relatives aux produits ou à la logistique.
• s sur les logiciels d'entreprise: Les LLM peuvent contribuer à rationaliser les besoins des développeurs en leur fournissant un chat interne qui leur permet de poser des questions spécifiques sur le code ou les données propriétaires. Les SLM peuvent être intégrés aux flux de travail afin de rationaliser les questions liées aux ressources humaines.

Études de cas

Nous examinerons comment des entreprises telles qu'Uber, Picnic et Nvidia utilisent différents modèles linguistiques pour des cas d'utilisation spécifiques.

Uber a commencé à utiliser des modèles d'apprentissage automatique (LLM) pour créer un modèle GenAI qui facilite la révision de code. Au lieu d'attendre plusieurs jours ou semaines qu'un humain examine enfin une soumission de code, leur LLM a été en mesure d'examiner le code et de fournir un retour immédiat, tandis qu'un humain n'avait qu'à examiner un résumé. 

Ils ont constaté une augmentation significative de la productivité tout en apprenant que l'élément essentiel est que l'amélioration de la précision est plus importante que le volume, que le retour d'information interne et les garde-fous sont importants, et que le déploiement progressif de l'outil pour son adoption contribue à améliorer le sentiment.

NVIDIA a récemment contribué à la popularité des SLM en abordant leur utilisation dans l'IA agentique. Ils ont fait valoir que les LLM sont contraires à l'objectif d'un développement plus modeste, plus rationnel et plus rapide de l'IA agentielle. Ils démontrent que les SLM sont capables d'atteindre le même niveau de performance que les LLM pour des cas d'utilisation particuliers, avec une efficacité nettement supérieure.

Impact environnemental et durabilité

Comme indiqué précédemment, les LLM et les SLM ont des impacts différents impacts sur l'environnement et la durabilité.

Empreinte carbone et consommation d'énergie

Les LLM nécessitent une formation très gourmande en énergie qui peut émettre des centaines de tonnes de CO₂. Les SLM, en revanche, consomment une fraction de l'énergie, ce qui les rend plus durables. 

Par exemple, la formation du GPT-4 a nécessité environ 50 gigawattheures, tandis qu'un SLM, beaucoup plus petit, n'en nécessite qu'une fraction. Une fois déployés, les SLM consomment moins d'énergie par utilisation que les LLM, car ils utilisent beaucoup moins de paramètres.

Stratégies visant à réduire l'impact

Les SLM sont particulièrement efficaces dans les environnements où des mises à jour fréquentes sont essentielles, mais peuvent s'avérer inefficaces pour les problèmes à grande échelle. Il est préférable d'utiliser les LLM pour les problèmes plus complexes qui nécessitent une plus grande puissance de calcul, plutôt que de les employer pour toutes les tâches. Les tendances réglementaires encouragent de plus en plus l'adoption d'une IA plus respectueuse de l'environnement. 

Les organisations peuvent privilégier les SLM pour les tâches courantes, adopter des méthodes de formation efficaces et envisager des centres de données alimentés par des énergies renouvelables afin de se concentrer sur la durabilité tout en conservant leur avance technologique dans un environnement basé sur l'IA.

Cadres de référence et d'évaluation

Bien qu'il serait formidable de pouvoir utiliser des modèles linguistiques prêts à l'emploi et espérer d'excellentes performances, il est toujours nécessaire de procéder à des vérifications. 

Évaluation des performances

Les modèles LLM disposent de benchmarks tels que MMLU, HELM et BIG-Bench, qui évaluent le raisonnement général et la précision. 

Pour les SLM, l'évaluation se concentre souvent sur la latence, la spécialisation du domaine et l'efficacité des ressources. Étant donné que les SLM ont tendance à être spécifiques à un domaine, l'organisation devra probablement générer ses propres benchmarks de référence. Voici quelques indicateurs clés pour les deux :

• Longueur du contexte: Le modèle absorbe-t-il la quantité adéquate d'informations pour générer une réponse appropriée ?
• Précision: Pour un SLM, cela est essentiel, et nous devons nous assurer que le modèle est extrêmement précis dans son domaine particulier. Les LLM peuvent ne pas être aussi précis dans un domaine spécifique, mais ils devraient maintenir le même niveau de précision dans plusieurs domaines.
• s de latence: Les SLM doivent présenter une faible latence en fonction du cas d'utilisation. Nous espérons souvent obtenir des réponses quasi instantanées. Les LLM ont souvent des temps de réponse plus longs en fonction de la complexité de la requête et de la réponse.
• s de débit: Vérifiez la rapidité avec laquelle votre modèle peut générer une réponse (par exemple, le nombre de jetons par seconde). Les SLM et les LLM devraient être capables de générer un débit raisonnable afin que les utilisateurs n'aient pas à attendre longtemps entre chaque mot.

Indicateurs de référence en matière d'adaptation et d'efficacité

Les nouveaux benchmarks évaluent désormais la vitesse de réglage fin, l'adaptabilité au domaine et les performances d'inférence en temps réel. Les modèles plus importants rencontreront des difficultés avec la vitesse de réglage fin et l'inférence en temps réel, mais excelleront en matière d'adaptabilité au domaine. 

Les SLM seront plus rapides à ajuster et offriront une meilleure inférence en temps réel, mais au détriment de l'adaptabilité. 

Lorsque vous évaluez les modèles, tenez compte de la quantité de ressources utilisées par chaque modèle et de leur précision relative. Est-il judicieux d'opter pour un modèle qui est 1 % plus précis mais qui pourrait consommer 10 fois plus d'énergie ? 

Tableau comparatif LLM vs SLM 

Dans le tableau ci-dessous, vous trouverez un résumé comparatif des grands modèles linguistiques et des petits modèles linguistiques, basé sur l'ensemble des informations que nous avons abordées : 

Sélection du modèle : Cadres décisionnels et meilleures pratiques

Le choix entre un LLM et un SLM nécessite de trouver un équilibre entre les objectifs commerciaux, les contraintes techniques et les exigences de conformité. 

Les LLM sont plus adaptables et plus puissants grâce à leurs fenêtres contextuelles plus larges et leurs connaissances plus étendues, mais ils nécessitent une infrastructure technique plus importante et des coûts initiaux plus élevés. Ils sont également plus difficiles à mettre à l'échelle, sauf si l'on utilise un écosystème basé sur le cloud, et la confidentialité des données est une préoccupation majeure en raison de la quantité de données d'entraînement requise.

Les SLM sont moins adaptables, mais plus faciles à déployer et fonctionnent plus efficacement. Les SLM sont également souvent plus sécurisés, car ils fonctionnent localement sur des appareils périphériques, ce qui signifie qu'ils n'ont pas besoin d'envoyer d'informations sensibles sur Internet. Ils sont donc idéaux pour les secteurs tels que la finance et la santé, qui sont soumis à des réglementations strictes en matière de conformité et de confidentialité.

Voici une liste de contrôle pour vous aider à choisir entre les LLM et les SLM :

Si vous souhaitez en savoir plus sur des modèles spécifiques, veuillez consulter cette liste des meilleurs systèmes de gestion de l'apprentissage open source. principaux LLMS open source et des logiciels de gestion de l'apprentissage les plus courants.

Orientations futures et technologies émergentes

Bien que les SLM soient relativement récents par rapport aux LLM, je considère que leur adoption est très prometteuse pour l'avenir.

Innovations et tendances

Les architectures hybrides combinant les LLM et les SLM offrent aux entreprises un niveau de flexibilité sans précédent. Disposer de modèles multimodaux tels que Phi-4 qui intègrent la vision et le langage dans un seul modèle puissant, ouvre de nouvelles possibilités.

Grâce aux progrès réalisés dans le domaine de l'informatique de pointe, nous pourrions assister au développement de SLM plus complexes, capables d'accomplir des tâches de plus en plus difficiles. L'informatique neuromorphique et quantique, bien qu'elles semblent encore lointaines, pourraient permettre de surmonter certaines des barrières informatiques auxquelles nous sommes confrontés avec les modèles linguistiques, malgré leur taille considérable.

Dans l'ensemble, nous devons continuer à développer l'IA de manière responsable. Nous constatons une adoption croissante de l'IA dans divers secteurs afin d'accroître la production et l'efficacité. En adoptant des modèles plus petits et plus économiques tels que les SLM, nous pourrions observer de meilleures pratiques en matière de développement durable sans compromettre les performances.

Conséquences à long terme

L'avenir de l'IA s'annonce pluraliste : les grands modèles offriront des capacités étendues, tandis que les petits modèles apporteront efficacité et expertise dans des domaines spécifiques. Les entreprises adopteront de plus en plus les SLM en tant que solutions spécialisées adaptées à leurs besoins spécifiques.

Conclusion

Les modèles linguistiques de petite et grande taille présentent chacun des avantages et des limites spécifiques. Les LLM dominent dans le domaine du raisonnement général et de la créativité, tandis que les SLM excellent en matière d'efficacité, de spécialisation et de rentabilité.

En fin de compte, le choix approprié dépend de votre cas d'utilisation, de vos ressources et de vos priorités commerciales. À mesure que l'IA évolue, la combinaison de ces deux approches permettra aux organisations de maximiser les avantages tout en minimisant les coûts et l'impact environnemental. Pour en savoir plus sur les LLM et les modèles linguistiques en général, veuillez consulter les ressources suivantes :

• Cours sur les concepts du LLM
• Concepts LLMOps
• Questions d'entretien pour le LLM
• Projets LLM