Plongée en profondeur avec S.H.R.I.M.P. — le pas en avant de ProductShop vers la démocratisation de l'IA

Faites la connaissance de S.H.R.I.M.P. — un modèle Llama-2 personnalisable de ProductShop — qui offre une approche ouverte et axée sur la protection de la vie privée des grands modèles de langage (LLM) conventionnels.

Vous souvenez-vous de la dernière fois que vous avez conversé avec un grand modèle de langage et que vous aviez l'impression de discuter avec un véritable humain? Vous posez une question, il vous répond. Vous racontez une histoire, il réagit avec empathie. Vous faites même des blagues, et il rit avec vous. Il y a fort à parier que vous parliez à ChatGPT, que ce soit directement à l'agent conversationnel ou à une plateforme bâtie autour de GPT-4. Un nouveau concurrent vient d'arriver, et il est signé Meta. Nous avons publié un article complet sur Llama-2; si vous l'avez déjà lu, voici comment ProductShop pousse ce cadre encore plus loin.

L'impératif est clair : s'adapter ou être marginalisé

Quand le plus grand collecteur de données personnelles de la planète lance un LLM ouvert en mettant de l'avant les mots « confidentialité » et « sécurité », difficile de ne pas sourciller. Dans une décision inattendue, le 18 juillet, Meta — autrefois décriée pour ses mauvaises pratiques en IA — est devenue l'emblème de « l'innovation ouverte » dans la course à l'armement de l'IA. Avec une fenêtre de contexte de 4096 jetons et un jeu de données de 2 000 milliards de jetons, Llama-2 s'impose comme un digne successeur de Llama-1. Le meilleur? Llama-2 peut être utilisé gratuitement à des fins commerciales, dans des versions allant de 7 à 70 milliards de paramètres.

Mais voilà le hic! Même si Llama-2 surpasse les modèles ouverts existants dans les tests de performance, de nombreuses entreprises ne savent pas trop comment intégrer efficacement les LLM à leurs activités. Ajuster finement des modèles de langage à des besoins précis n'est pas une mince affaire : cela exige une expertise en infrastructure d'apprentissage automatique et une bonne connaissance de toute une gamme de suites logicielles. Bien souvent, ces outils sont rafistolés ensemble et ne donnent pas les résultats escomptés. Sans compter que les petites entreprises n'ont souvent pas l'expertise interne pour s'assurer qu'un LLM produit des résultats exacts.

S.H.R.I.M.P. — notre façon de développer un LLM axé sur la protection de la vie privée

Dans un monde où chaque clic, chaque glissement et chaque achat est répertorié, l'appel à la protection des données se fait de plus en plus pressant. Le paysage actuel a besoin de solutions d'IA qui s'épanouissent dans des environnements contrôlés et personnalisables. Ces paramètres permettront non seulement d'apaiser les inquiétudes quant à la vulnérabilité des données, mais aussi de créer les conditions pour que les organisations profitent des technologies d'IA. Nous présentons donc S.H.R.I.M.P — Systematic Holistic Responsive Interactive Modeling Platform —, qui permet aux entreprises d'ajuster finement des modèles de langage ouverts avec leurs propres données afin d'optimiser leur performance pour des usages précis.

Le fleuron de S.H.R.I.M.P est une base de données vectorielle, qui permet aux utilisateurs d'ajuster finement des agents conversationnels propres à leurs applications et d'offrir des capacités de recherche sémantique. En proposant un environnement sécurisé et auto-hébergé pour les solutions de LLM, S.H.R.I.M.P permet aux entreprises de profiter de l'adoption fulgurante des LLM tout en gardant la mainmise sur la protection de leurs données. Grâce à cette approche, S.H.R.I.M.P permet aux produits commerciaux de s'adapter aux tendances du marché et de répondre aux attentes des clients, tout en respectant les réglementations strictes en matière de données des différentes autorités.

Vous laisser le choix du déploiement et de la confidentialité

S.H.R.I.M.P a une double identité. Pour ceux qui souhaitent enrichir l'engagement des utilisateurs, l'agent conversationnel joue le rôle de compagnon virtuel toujours disponible. De l'autre côté, la recherche sémantique s'adresse aux entreprises qui misent sur une expérience de recherche supérieure. En saisissant le contexte et l'intention, elle produit des résultats qui dépassent les limites de la simple correspondance par mots-clés :

• Le volet agent conversationnel de S.H.R.I.M.P contribue à améliorer l'engagement et la satisfaction des utilisateurs. Disponible jour et nuit, il agit comme un assistant virtuel qui répond aux questions et aide à accomplir des tâches. Cela peut avoir un effet positif sur l'expérience utilisateur et potentiellement accroître la fidélité et la rétention de la clientèle.
• La fonction de recherche sémantique de S.H.R.I.M.P va au-delà de la correspondance traditionnelle par mots-clés. Elle reflète une tendance technologique : les entreprises cherchent à mieux comprendre l'intention et le contexte des recherches. Cette capacité peut produire des résultats de recherche plus pertinents, ce qui peut à son tour accroître les conversions pour les entreprises.

Le choix est la pierre angulaire de l'efficacité. C'est pourquoi, dans les activités des entreprises d'aujourd'hui, S.H.R.I.M.P reconnaît l'importance de la souveraineté des données et du respect de la réglementation. Cette reconnaissance se traduit par la souplesse de ses options d'hébergement : les entreprises peuvent choisir entre deux modes de déploiement, qui placent tous deux la protection des données au premier plan :

• Les impératifs de confinement des données amènent les organisations à opter pour un hébergement sur place. En intégrant S.H.R.I.M.P à leur infrastructure, les entreprises créent un bastion de protection des données où chaque interaction se déroule au sein du réseau, ce qui garantit un niveau de confidentialité inégalé dans un monde « hyperconnecté ».
• S.H.R.I.M.P s'étend aussi à l'hébergement externe, en tirant parti des solutions infonuagiques pour offrir accessibilité, efficacité et évolutivité. Ce choix ne doit toutefois pas se faire isolément : il doit s'appuyer sur des objectifs stratégiques et une culture de protection des données, pour que l'efficacité ne compromette jamais le caractère sacré de la sécurité des données.

Plus de code ouvert, et encore plus d'innovation ouverte

Nous avons choisi Llama-2 pour une raison précise : son plaidoyer en faveur d'un LLM axé sur la protection de la vie privée. Dans le cadre de notre engagement, nous appuyons l'approche ouverte de Meta en matière d'IA, qui apporte des niveaux supplémentaires de visibilité, d'examen et de confiance. Bien que Llama-2, en tant que cadre, en soit encore à ses débuts, nos modèles génératifs — grâce à un apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine (RLHF) de calibre mondial, à la génération de données et à l'évaluation des modèles — permettent à toute entreprise d'adopter facilement une IA générative de pointe. Notre plus grande nouveauté est toutefois l'alignement sur l'évaluation humaine, qui rend les LLM plus sûrs pour une adoption à grande échelle en entreprise.

Avec cette nouvelle solution, les entreprises peuvent ajuster finement des modèles ouverts avec seulement quelques lignes de code et leurs propres données. Pour une personnalisation plus complexe, notre expertise interne et notre équipe de développeurs peuvent adapter les paramètres des modèles à des cas d'utilisation d'affaires uniques. Que vous soyez un commerce en ligne qui souhaite améliorer l'expérience de magasinage grâce à des recommandations personnalisées ou un gestionnaire de patrimoine qui veut résumer des données financières, atteindre une telle performance exige des modèles de base performants, comme les nôtres, ajustés finement avec le bon volume et la bonne variété de données.

Mais pourquoi passer par ProductShop? Pourquoi ne pas tout faire vous-même?

Si vous vous êtes déjà plongé dans l'ajustement fin d'un LLM, vous savez déjà que la personnalisation de modèles est une tâche redoutable. Bien souvent, ces amalgames de logiciels ne donnent pas les résultats escomptés, faute de savoir-faire organisationnel pour déployer un cadre à grande échelle, et ce, sans goulots d'étranglement de performance. Dans l'esprit de « l'innovation ouverte » en matière de grands modèles de langage, ProductShop offre un échéancier transparent et une documentation claire.

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