#157 Opérationnaliser GenAI
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on Wed Sep 06 2023 17:00:00 GMT-0700 (Pacific Daylight Time)
with Jeffrey Lancaster, Darren W Pulsipher,
Dans cet épisode de podcast, l'animateur Darren Pulsipher, architecte principal de solutions du secteur public chez Intel, discute de l'opérationnalisation de l'IA générative avec le Dr Jeffrey Lancaster, un invité récurrent. Ils explorent les différents modèles de partage de l'IA générative, notamment les modèles publics, privés et communautaires. Le podcast aborde des sujets tels que les modèles open-source, la gestion de l'infrastructure et les considérations pour le déploiement et la maintenance des systèmes d'IA. Il se penche également sur l'importance de la créativité, de la personnalisation et des premiers pas avec les modèles d'IA.
Keywords
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Exploration de différents modèles de partage de l’IA générative.
Le podcast met en avant la gamme de modèles de partage pour l’IA générative. À une extrémité du spectre, il y a des modèles ouverts où n’importe qui peut interagir avec et contribuer à l’entraînement du modèle. Ces modèles utilisent l’apprentissage par renforcement, permettant aux utilisateurs d’entrer des données et de recevoir des réponses pertinentes. À l’inverse, certains modèles privés sont plus verrouillés et limités en termes d’accessibilité. Ces modèles conviennent aux scénarios d’entreprise où le contrôle et la contrainte sont cruciaux.
Cependant, il existe une approche mixte qui combine les fondements linguistiques des modèles ouverts avec des contraintes supplémentaires et une personnalisation. Cette approche permet aux organisations de bénéficier de modèles pré-entraînés tout en ajoutant leur propre contrôle et adaptation. En ajustant les poids et les mots utilisés dans le modèle, les organisations peuvent personnaliser les réponses pour répondre à leurs besoins spécifiques sans repartir de zéro.
Opérationnaliser Gen AI dans la gestion des infrastructures.
Le podcast explore l’opérationnalisation de l’IA générative dans la gestion des infrastructures. Il met en évidence les avantages de l’utilisation de modèles open source pour développer des systèmes spécialisés qui gèrent efficacement les clouds privés. Par exemple, l’un des partenaires mentionnés a mis en œuvre l’IA générative pour surveiller et optimiser en temps réel les performances de son infrastructure, permettant ainsi la résolution proactive des problèmes. En tirant parti de la puissance de l’IA, les organisations peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle et garantir le bon fonctionnement de leur infrastructure.
Les hôtes soulignent l’importance de prendre en compte le type et la qualité des données entrées dans le modèle ainsi que la sortie souhaitée. Il n’est pas toujours nécessaire de former un modèle avec des milliards d’indicateurs ; un ensemble de données plus petit adapté à des besoins spécifiques peut être plus efficace. En comprenant les subtilités des données et les objectifs particuliers du système, les organisations peuvent optimiser le processus de formation et améliorer les performances globales du modèle d’IA.
Gérer et affiner les systèmes d’IA.
La gestion des systèmes d’IA nécessite une prise de décision réfléchie et une surveillance continue. Les hôtes discutent de l’importance de choisir l’infrastructure adéquate, qu’elle soit basée sur le cloud, sur site ou hybride. De plus, le calcul Edge gagne en popularité, permettant aux modèles d’IA de s’exécuter directement sur les appareils, réduisant ainsi les allers-retours de données.
Le podcast insiste sur le besoin d’expertise pour établir et entretenir les systèmes d’IA. Un talent qualifié est nécessaire pour concevoir et ajuster les modèles d’IA afin d’atteindre les résultats souhaités. Selon l’utilisation, des fonctionnalités spécifiques peuvent être nécessaires, telles que l’empathie dans le service client ou la créativité dans les applications de remue-méninges. Il est crucial de disposer d’une équipe compétente qui comprend les subtilités des systèmes d’IA et peut garantir leur bon fonctionnement optimal.
De plus, les modèles d’IA nécessitent une surveillance et des ajustements constants. Les modèles peuvent présenter des comportements indésirables, il est donc essentiel d’intervenir au besoin pour garantir des résultats appropriés. Le podcast fait la distinction entre les problèmes de renforcement, où les commentaires des utilisateurs peuvent orienter le modèle dans des directions potentiellement nuisibles, et l’hallucination, qui peut être intentionnellement utilisée à des fins créatives.
Commencer avec les modèles d’IA
Le podcast propose des conseils pratiques pour commencer à utiliser les modèles d’intelligence artificielle. Les animateurs suggèrent de s’amuser avec les outils disponibles et de se familiariser avec leurs capacités. S’inscrire sur des comptes et explorer comment les outils peuvent être utilisés est un excellent moyen d’acquérir de l’expérience pratique. Ils recommandent également de créer un environnement de test au sein des entreprises, permettant aux employés de tester et d’interagir avec les modèles d’intelligence artificielle avant de les mettre en production.
Le podcast met en avant l’importance d’accorder suffisamment de créativité aux modèles d’IA tout en maintenant le contrôle et en fixant des limites. Les organisations peuvent trouver un équilibre entre la production créative et une utilisation responsable en définissant des balises et en prenant des décisions concernant ce que le modèle devrait ou ne devrait pas apprendre des interactions.
En conclusion, l’épisode de podcast fournit des perspectives précieuses sur l’opérationnalisation de l’IA générative, la gestion de l’infrastructure et les considérations liées à la gestion et au perfectionnement des systèmes d’IA. Il offre également des conseils pratiques pour commencer avec des modèles d’IA dans des environnements personnels et professionnels. En comprenant les différents modèles de partage, les besoins en infrastructure et l’importance de la créativité et des limites, les organisations peuvent exploiter la puissance de l’IA pour soutenir la transformation numérique.