TOP5 des tendances de développement de l'intelligence artificielle en 2023

2022 a été marquée par de nombreuses avancées révolutionnaires dans le domaine de l'IA/ML. Les grandes entreprises technologiques comme Google, Meta et Microsoft font de grands progrès en matière d’innovations, de l’informatique quantique à l’intelligence artificielle générative.

Par exemple, certaines des plus grandes avancées incluent HyperTreeProofSearch (HTPS) de Meta pour résoudre les problèmes de l’Olympiade mathématique internationale ; Alpha Fold de DeepMind et ESMFold de Meta AI pour la prédiction du repliement des protéines ; études d’associations larges (GWAS), entre autres.

Examinons ensuite quelques prévisions pour 2023.

ChatGPT a pris d'assaut Internet grâce à ses excellentes capacités de conversation. Il est construit sur le GPT-3 d’OpenAI, qui compte 176 milliards de paramètres et s’appuie sur des modèles de plus grande taille. Bien qu'il existe d'autres LLM avec deux, trois, voire dix fois les paramètres de GPT-3, certains modèles de DeepMind ou Meta (également connus sous le nom de petits modèles de langage (SLM)) ont plus de paramètres que GPT-3 dans le raisonnement logique et. prévision.

En plus de réduire la taille du modèle, un modèle plus grand tel que GPT-4 devrait avoir environ 100 000 milliards de paramètres. Étant donné que le plus grand modèle actuel est le modèle Google Switch Transformer avec 1,6 billion de paramètres, le saut sera énorme.

Cependant, pour obtenir une plus grande latence et une plus grande prévisibilité, les années à venir pourraient voir les modèles existants être affinés pour répondre à des objectifs spécifiques. Récemment, OpenAI a affiné GPT-3 à l'aide de la mise à jour DaVinci.

Tendance 1 : L'IA générative nécessite une IA explicable

La génération de texte en image est la tendance qui brisera les charts en 2022. Des modèles comme DALL-E, Stable Diffusion et Midjourney sont en tête de liste parmi les passionnés qui souhaitent expérimenter l’art généré par l’IA. Les conversations sont rapidement passées du texte aux images, puis au texte, à la vidéo, au texte et à n'importe quoi, et plusieurs modèles ont été créés qui pouvaient également générer des modèles 3D.

À mesure que les modèles linguistiques se développent et que les modèles de propagation s'améliorent, la tendance du texte vers n'importe quoi devrait augmenter encore plus. Les ensembles de données accessibles au public rendent les modèles d'IA génératifs plus évolutifs.

Ces ensembles de données introduisent une section sur l'intelligence artificielle explicable, où les propriétés de chaque image utilisée pour entraîner ces modèles génératifs deviennent cruciales.

Tendance 2 : La course au FastSaaS commence

Les entreprises qui ont rattrapé la tendance à générer de l'intelligence artificielle ont commencé à la proposer sous forme de service cloud. À mesure que le LLM et les modèles génératifs tels que GPT-3 et DALL-E sont devenus accessibles au public, il est devenu de plus en plus facile pour les entreprises de les proposer en tant que service, ce qui a donné naissance au FastSaaS.

Récemment, Shutterstock prévoit d'intégrer DALL-E 2 dans sa plate-forme, Microsoft VS Code a ajouté Copilot en tant qu'extension, TikTok a annoncé un générateur d'IA de synthèse texte dans l'application et Canva a lancé une fonctionnalité générée par l'IA sur sa plate-forme. .

Troisième tendance : Dépendance aux superordinateurs

Il s'agit de la tendance à construire des superordinateurs sur lesquels s'appuyer pour générer des tâches et fournir des services aux entreprises. Avec ces ensembles de données et ces modèles génératifs toujours croissants, la demande de supercalculateurs augmente et devrait encore augmenter. Avec la concurrence du FastSaaS, le besoin d’un calcul meilleur et plus performant est la prochaine étape.

NVIDIA et Microsoft ont récemment collaboré pour créer Quantum-2, une plateforme de calcul cloud native. En octobre, Tesla a annoncé que son supercalculateur Dojo avait été entièrement construit à partir de zéro à l’aide de puces développées par Tesla. Bientôt, il semblerait que cela pourrait fournir un accès aux entreprises clientes. De plus, Cerebras a lancé Andromeda, un supercalculateur d'IA de 13,5 millions de cœurs qui fournit plus d'un exaflop de puissance de calcul d'IA. Récemment, Jasper s'est associé à Cerebras pour obtenir de meilleures performances.

Tendance 4 : Au-delà des puces de 3 nm

Comme le prédit la loi de Moore, la puissance de traitement augmente à mesure que la taille des puces diminue. Ainsi, pour que les supercalculateurs puissent exécuter de grands modèles, ils ont besoin de puces plus petites, et nous constatons déjà que les puces deviennent de plus en plus petites.

Ces dernières années, l'industrie des puces a poussé à la miniaturisation, les fabricants recherchant constamment des moyens de rendre les puces plus petites et plus compactes. Par exemple, pour les puces M2 et A16, Apple utilise respectivement des puces de 5 nm et 4 nm. Il est prévu que TSMC développe des puces de 3 nm en 2023, ce qui améliorera l'efficacité et les performances du développement d'algorithmes AI/ML.

Cinquième tendance : intégration de l'informatique quantique et traditionnelle

Alors que des entreprises telles que NVIDIA, Google et Microsoft fournissent des services matériels au cloud, d'autres innovations dans le domaine de l'informatique quantique sont vouées à se produire. Cela permettra aux petites entreprises technologiques de former, tester et créer des modèles AI/ML sans avoir besoin de matériel lourd.

L'essor de l'informatique quantique dans les années à venir devrait certainement être pris en compte par les développeurs, car son utilisation augmentera dans de nombreux autres domaines tels que la santé, les services financiers, etc.

Dans une annonce récente, un ordinateur quantique a été connecté au supercalculateur le plus rapide d’Europe pour combiner des ordinateurs classiques et quantiques afin de résoudre les problèmes plus rapidement. De même, Nvidia a également publié QODA - Quantum-Optimised Device Architecture en abrégé, qui est la première plate-forme pour les ordinateurs classiques quantiques hybrides.

IBM a récemment annoncé son matériel et ses logiciels quantiques lors de son Quantum Summit 2022 annuel, décrivant une vision révolutionnaire du supercalcul centré quantique utilisant un processeur de 433 qubits (qubits). Lors du Sommet mondial sur l'intelligence artificielle, IBM a annoncé que l'année prochaine, ils présenteraient un système de 1 000 qubits qui deviendra un perturbateur pour de nouvelles innovations dans divers domaines.

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