Que succède aux LLM ? L’ère post-transformers.
La surexcitation autour de l’IA suit un rythme : environ tous les trois ans, l’architecture sur laquelle tous parient est remplacée par quelque chose de plus récent. La prochaine transition se forme déjà dans les laboratoires de recherche.
La sécurité du protocole concerne qui peut agir, non le modèle.
L’injection de prompt attire la majeure partie de l’attention en matière de sécurité dans les systèmes de LLM, et cela est justifié, mais ce n’est pas le seul problème une fois que les agents commencent à utiliser des outils et à déléguer du travail à d’autres agents.
« Choisissez le motif le plus simple qui fonctionne. »
Les systèmes à modèle unique sont simples. Les systèmes multi-modèles sont puissants. Le défi ne réside pas dans le choix des modèles, mais dans la conception de l’architecture qui les orchestre.
Contrôlez le risque, pas seulement le modèle.
Les LLMs sont imprévisibles. Ils hallucinent, fuient des données, génèrent du contenu nuisible ou refusent des demandes légitimes. Les garde-fous (guardrails) contraignent le comportement du modèle sans sacrifier ses capacités.
Dépensez les jetons là où ils comptent vraiment.
Les coûts des LLM évoluent de manière linéaire avec l’utilisation. Un système traitant 10 000 requêtes par jour à 0,01 $ par requête coûte 100 $ par jour, soit 365 $ par an. À l’échelle de l’entreprise, cela représente plus de 10 000 $.
Le bon modèle pour la bonne tâche.
Exécuter un modèle de 70 milliards de paramètres pour résumer un e-mail de 200 mots est un gaspillage. Utiliser un modèle de 3 milliards de paramètres pour passer en revue du code en production est négligent. La plupart des systèmes se situent quelque part entre les deux — et c’est là qu’intervient le routage de modèles.
