Apple a inauguré une ère nouvelle dans le domaine de l’intelligence artificielle avec le lancement d’OpenELM (Open-source Efficient Language Models), une série de modèles de langage conçus pour fonctionner directement sur les appareils. Cette initiative marque une évolution notable par rapport aux méthodes traditionnelles qui s’appuient sur le traitement cloud, mettant en avant la confidentialité et l’efficacité de traitement.
Un Aperçu Innovant d’OpenELM
OpenELM introduit une méthode révolutionnaire appelée la stratégie de mise à l’échelle par couche. Cette technique optimise la distribution des paramètres à travers les différentes couches d’un modèle transformateur, ce qui permet une amélioration notable de la précision—une hausse de 2,36 % par rapport à son prédécesseur OLMo—tout en réduisant par deux le besoin en jetons de pré-entraînement. Cette optimisation se traduit par une diminution significative de la charge de calcul sur les appareils, une aubaine pour les applications d’IA intégrées.
Caractéristiques Distinctives d’OpenELM
- Accessibilité Open Source : OpenELM est disponible sur Hugging Face Hub, offrant aux développeurs et chercheurs la possibilité de collaborer et d’améliorer le modèle.
- Cadre de formation complet : Apple va au-delà de la simple fourniture des poids du modèle et du code d’inférence en incluant tous les outils nécessaires pour la formation et l’évaluation sur des ensembles de données publics.
- Confidentialité et Réactivité Accrues : En fonctionnant directement sur l’appareil, OpenELM n’a pas besoin d’envoyer de données à des serveurs distants, renforçant ainsi la confidentialité des utilisateurs et réduisant la latence.
Intégration et Futur d’OpenELM avec iOS
Avec l’introduction prévue d’OpenELM dans iOS 18, Apple envisage d’utiliser ce modèle pour alimenter diverses fonctionnalités d’IA sur les appareils, incluant des améliorations potentielles de Siri. Ce déploiement pourrait révolutionner l’interaction utilisateur en réduisant la dépendance aux traitements externalisés et en accélérant les réponses de l’IA.
Comparaison et Contexte
Comparé à d’autres modèles tels que GPT-3 de OpenAI ou Llama 3 de Meta, OpenELM privilégie une approche moins gourmande en ressources, avec des configurations allant de 270 millions à 3 milliards de paramètres. Bien que moins robuste en termes de taille, sa conception optimisée pour les appareils lui permet d’offrir des performances comparables sur le terrain de la confidentialité et de l’efficacité.
Conclusion
Le lancement d’OpenELM par Apple représente un jalon important pour l’intégration de l’IA sur les appareils mobiles. En mettant l’accent sur l’open source, la performance, et la confidentialité, Apple se positionne fermement à l’avant-garde de la nouvelle génération d’applications d’IA intégrées aux appareils du quotidien. Ce modèle ouvre non seulement la voie à des innovations futures dans l’écosystème iOS mais aussi encourage une collaboration plus large dans le domaine de l’intelligence artificielle.
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L’OpenELM d’Apple se distingue des autres technologies d’IA par plusieurs aspects clés :
Fonctionnement local sur les appareils
Contrairement aux grands modèles d’IA comme GPT-3 qui fonctionnent sur des serveurs cloud, les modèles OpenELM sont conçus pour fonctionner entièrement en local sur les appareils Apple comme les iPhone, iPad et Mac[2][3][4][5]. Cela permet d’améliorer la confidentialité en évitant d’envoyer les données vers le cloud, et réduit la latence pour des performances plus rapides.
Taille compacte et efficacité énergétique
OpenELM comprend des “petits” modèles allant de 270 millions à 3 milliards de paramètres[4][5], bien plus légers que les grands modèles comme GPT-3 (175 milliards). Apple a mis l’accent sur l’efficacité énergétique, visant à réduire la consommation d’énergie sur les appareils mobiles[1][2].
Stratégie de mise à l’échelle par couche
OpenELM utilise une stratégie de mise à l’échelle par couche qui alloue efficacement les paramètres dans chaque couche du modèle transformateur. Cela permet d’améliorer la précision de 2,36% par rapport à OLMo, tout en nécessitant deux fois moins de jetons de pré-entraînement[1][2].
Approche open source
Contrairement à sa discrétion habituelle, Apple a rendu OpenELM open source, publiant le code, les journaux d’entraînement, les configurations et les points de contrôle[1][2][4]. Cela favorise la transparence, la reproductibilité et la contribution de la communauté.
Entraînement sur des données publiques
Les modèles OpenELM ont été pré-entraînés sur des ensembles de données publiques comme une partie de Dolma, RefinedWeb et PILE[2][4], permettant une vérification des biais potentiels.
En résumé, OpenELM se positionne comme une famille de modèles d’IA compacts, efficaces en énergie, fonctionnant localement sur les appareils Apple, et ouverts à la contribution de la communauté, se démarquant ainsi des grands modèles cloud traditionnels.
Citations:
[1] https://www.clubic.com/actualite-525258-parce-que-c-est-la-mode-apple-propose-aussi-son-modele-d-ia-generative-peu-gourmand-en-energie-ce-que-ca-pourrait-changer-pour-vous.html
[2] https://korben.info/openelm-apple-modeles-ia-open-source-appareils.html
[3] https://trustmyscience.com/apple-publie-serie-llms-open-source-executables-localement-ia/
[4] https://intelligence-artificielle.developpez.com/actu/356957/Apple-lance-OpenELM-de-petits-modeles-d-IA-open-source-concus-pour-fonctionner-directement-sur-l-appareil-et-effectuer-efficacement-des-taches-de-generation-de-texte/
[5] https://www.01net.com/actualites/les-nouveaux-modeles-ia-dapple-pourraient-bien-trouver-une-place-dans-liphone.html
D’après nos recherches, voici comment les développeurs peuvent utiliser OpenELM dans leurs projets :
Accès au code source open source
Apple a rendu le code source d’OpenELM disponible en open source sur la plateforme Hugging Face[1][2][4]. Les développeurs peuvent donc accéder librement au code, l’étudier et l’intégrer dans leurs projets.
Licence “sample code”
Les poids des modèles OpenELM sont disponibles sous une licence “sample code” qui encourage leur utilisation et modification dans des projets commerciaux, tout en respectant certaines conditions de redistribution[4].
Cadre de formation et d’évaluation complet
Contrairement à la pratique habituelle de ne fournir que les poids du modèle final, Apple a publié le cadre complet pour l’entraînement et l’évaluation d’OpenELM. Cela inclut le code source, les journaux d’entraînement, les configurations de pré-entraînement et plusieurs points de contrôle[1][2].
Contribution à l’amélioration du modèle
En rendant OpenELM open source, Apple encourage les développeurs et chercheurs à contribuer à l’amélioration du modèle, en étudiant ses risques, données et biais potentiels[2]. Ils peuvent proposer des modifications et des améliorations.
Intégration dans des applications
Les développeurs peuvent intégrer les modèles OpenELM pré-entraînés directement dans leurs applications, en tirant parti de leurs capacités de génération de texte et de traitement du langage naturel[3][4]. Cela permettrait d’ajouter des fonctionnalités d’IA avancées fonctionnant localement sur les appareils.
En résumé, en rendant OpenELM open source et en fournissant le cadre complet, Apple ouvre la voie aux développeurs pour utiliser, étudier, modifier et contribuer à l’amélioration de ces modèles d’IA compacts conçus pour fonctionner sur les appareils mobiles et de bureau.
Citations:
[1] https://trustmyscience.com/apple-publie-serie-llms-open-source-executables-localement-ia/
[2] https://iphoneaddict.fr/post/news-386861-openelm-apple-devoile-modele-langage-open-source-lia
[3] https://www.stork.ai/fr/blog/apples-new-ai-model-openelm-and-what-it-means-for-iphone-capabilities
[4] https://www.blog-nouvelles-technologies.fr/291475/apple-openelm-modeles-ia/
[5] https://intelligence-artificielle.developpez.com/actu/356957/Apple-lance-OpenELM-de-petits-modeles-d-IA-open-source-concus-pour-fonctionner-directement-sur-l-appareil-et-effectuer-efficacement-des-taches-de-generation-de-texte/
A ce jour, nous n’avons pas trouvé d’informations spécifiques sur les ressources disponibles pour apprendre à utiliser OpenELM. Cependant, quelques points clés peuvent être déduits :
Code source open source: Apple a rendu le code source d’OpenELM disponible en open source, ce qui permet aux développeurs et chercheurs d’accéder au code et de l’étudier[1][2][5].
Cadre de formation complet: Contrairement à la pratique habituelle de ne fournir que les poids du modèle, Apple a publié le cadre complet pour l’entraînement et l’évaluation d’OpenELM sur des ensembles de données publiques. Cela inclut les journaux de formation, les points de contrôle et les configurations de pré-entraînement[1][2]. Ces ressources peuvent aider à comprendre le fonctionnement interne du modèle.
Documentation de recherche: Apple a publié un document de recherche décrivant les détails techniques d’OpenELM, tels que la stratégie de mise à l’échelle par couche, les algorithmes évolutionnistes utilisés et les ensembles de données de pré-entraînement[1][2][5]. Cette documentation peut servir de référence pour comprendre les principes sous-jacents.
Communauté open source: En rendant OpenELM open source, Apple encourage probablement le développement d’une communauté autour du projet, où des tutoriels, des exemples de code et d’autres ressources d’apprentissage pourraient être créés et partagés[5].
Cependant, aucune ressource d’apprentissage officielle ou formation structurée n’est mentionnée dans les sources fournies. Il semble qu’Apple mise sur la transparence et l’ouverture du projet pour permettre aux développeurs et chercheurs intéressés d’explorer et d’apprendre par eux-mêmes, en s’appuyant sur le code source, la documentation et la communauté open source émergente.
Citations:
[1] https://trustmyscience.com/apple-publie-serie-llms-open-source-executables-localement-ia/
[2] https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-openelm-un-slm-open-source-signe-apple-93592.html
[3] https://www.visiativ.com/solution/openlm/
[4] https://pdf.wondershare.fr/business/open-source-license-manager.html
[5] https://korben.info/openelm-apple-modeles-ia-open-source-appareils.html
