Principes pour construire des systèmes d’IA modèles d’automobiles

Auteur (s): Justin Trugman

Publié à l’origine sur Vers l’IA.

Alors que les modèles d’IA individuels dominent les titres, les projecteurs manquent souvent où les véritables progrès se produisent: les systèmes qui mettent ces modèles au travail. Chaque nouvelle version promet une compréhension plus nuancée, un raisonnement plus profond, une compréhension plus riche – mais les capacités à elles seules ne bougent pas les industries. C’est l’architecture qui s’enroule autour d’eux, la couche d’orchestration qui sait quand et comment les utiliser, qui transforme le potentiel brut en intelligence appliquée.

«Je pense qu’à long terme, le plus de valeur ne proviendra pas des modèles de fondation eux-mêmes, mais des systèmes qui peuvent appeler intelligemment les modèles de fondation.» – Andrew Ng

La prochaine vague de percées d’IA ne proviendra pas des paris sur le bon modèle. Ils proviendront de systèmes de construction qui peuvent intégrer en permanence le meilleur modèle pour le emploi – Quel que soit ce modèle, et chaque fois qu’il arrive.

Comprendre les éléments constitutifs des modèles d’IA

Avant de concevoir un système d’automobilisation modèle, il est important de comprendre ce qui se passe réellement dans un modèle. Les modèles d’IA ne sont pas seulement des entités autonomes – elles sont construites en couches, chacune contribuant à une dimension différente de la capacité.

Vous commencez généralement par une architecture de base. La plupart des modèles aujourd’hui – en particulier ceux qui gèrent le texte, l’utilisation des outils ou le comportement des agents autonomes – sont basés sur des transformateurs. Ce sont les conceptions de réseau neuronal sous-jacentes qui rendent les modèles de langage modernes possibles. Si vous travaillez avec la génération visuelle, comme les images ou les vidéos, vous avez probablement face à des modèles de diffusion, qui sont optimisés pour la synthèse de haute fidélité à travers les processus de bruit et de débarras.

En plus de l’architecture, vous définissez ensuite l’échelle et la portée. Un modèle grand langage (LLM) fait référence à un modèle avec des dizaines de milliards (parfois des centaines de milliards) de paramètres, permettant de larges capacités généralisées entre les tâches. Un modèle de petit langage (SLM) est une version à l’échelle – plus léger, plus rapide et souvent utilisé pour les déploiements de bord ou des rôles spécifiques où l’efficacité de calcul est plus importante que la polyvalence.

Une fois que vous avez votre modèle de base, vous pouvez l’adapter à des domaines ou des comportements spécifiques par le post-formation, communément appelés réglage fin. Le réglage fin permet à un modèle formé sur les données générales de se spécialiser dans le droit, les soins de santé, la finance ou tout autre domaine où une compréhension nuancée est essentielle. C’est aussi ainsi que les comportements de suivi des instructions et d’utilisation des outils sont souvent renforcés.

À partir de là, les modèles peuvent être étendus avec des pratiques architecturales ou des techniques d’exécution. Un modèle peut adopter une approche de mélange d’experts (MOE), routier dynamiquement des requêtes vers différents sous-réseaux basés sur la tâche. Ou il peut comporter des capacités de raisonnement améliorées, telles que l’incitation à la chaîne de pensées, l’exécution de la logique en plusieurs étapes ou même les cadres de planification structurés. Ces capacités permettent au modèle d’aller au-delà des sorties au niveau de la surface et de commencer à s’engager dans une résolution de problèmes plus délibérée et axée sur le processus.

Enfin, vous avez des capacités spécialisées superposées sur le dessus. Un modèle peut être multimodal, ce qui signifie qu’il traite et génère des entrées de texte, d’image et d’audio. Il peut combiner différentes architectures génératives – comme les transformateurs pour le texte et la diffusion pour les visuels – pour gérer diverses modalités de sortie. Ces couches n’existent pas isolément – ils se composent. Et comprendre comment ils s’empilent est fondamental pour la construction de systèmes qui savent quel type de modèle utiliser, où et pourquoi.

Blueprints pour la construction d’architectures adaptables et d’automobiles modèles

La conception d’un système d’automobiles modèle signifie construire pour une évolution constante. Les modèles changeront. Les capacités changeront. Votre infrastructure doit suivre sans nécessiter une reconstruction à chaque fois que quelque chose de nouveau arrive.

Le premier principe consiste à découpler la logique de l’inférence. Cela signifie séparer la définition d’une tâche du modèle qui l’exécute. Votre système doit comprendre la tâche qui doit être effectuée – sans cuisiner des hypothèses sur la façon dont cela est fait. Ce choix – quel modèle utiliser pour cette tâche – devrait être abstrait afin qu’il soit facile de basculer entre les modèles sans réécrire la logique du système.

De nombreux fournisseurs d’inférence modernes ont aligné sur la norme API compatible OpenAI (par exemple, Openai, Anthropic, Groq, HuggingFace et autres), ce qui facilite la création de systèmes qui peuvent changer de manière flexible sans modifier l’infrastructure environnante. La conception autour de cette norme aide à garantir que votre système reste portable et compatible à mesure que l’écosystème se développe.

C’est cette couche d’abstraction qui permet une véritable conception agnostique du modèle – donnant à votre système la possibilité d’évoluer, d’adapter et d’échouer sans être ancré à un seul fournisseur ou à une lignée de modèle.

Le principe suivant consiste à traiter les modèles comme des spécialistes, pas des généralistes. Chaque modèle a ses propres forces – certains sont meilleurs dans la planification, d’autres à la créativité, certains excellent dans le raisonnement et d’autres en vitesse ou en inférence à faible coût. Votre système doit être conçu pour acheminer les tâches vers le modèle le mieux adapté pour le gérer. Cela peut signifier attribuer des modèles spécifiques à des fonctions spécifiques ou des agents de conception avec des modèles optimisés pour leurs rôles attribués dans un système multi-agents. Par exemple, un planificateur rapide et efficace peut utiliser un petit modèle de raisonnement; un écrivain ou un générateur de contenu peut utiliser un très expressif LLM; Un agent de vérification des faits peut utiliser un modèle plus littéral avec une variance plus faible de la sortie.

Qu’il s’agisse de rouler des tâches directement vers des modèles ou de les déléguer aux agents avec des piles de modèles spécialement conçues, cette approche reconnaît qu’aucun modèle ne peut tout faire bien – et que les systèmes les plus performants déléguent intelligemment les tâches de manière qui respecte et tirent parti des forces uniques de chaque modèle.

La modularité signifie des systèmes de construction où chaque composant peut être échangé ou mis à niveau indépendamment. Que vous ayez affaire à un flux de travail, à un système multi-agents ou à quelque chose entièrement personnalisé, le principe reste le même: aucun composant unique ne devrait créer de frottement pour le reste du système.

Lors de la planification d’un module – quelle que soit la fonction ou la responsabilité – elle doit être consommable isolément et remplaçable sans perturbation en aval. Cela permet à votre système d’évoluer progressivement à mesure que de nouveaux outils et modèles émergent, plutôt que de forcer les réécritures en gros juste pour intégrer quelque chose de mieux.

Le principe final est l’observabilité. Si vous ne pouvez pas mesurer dans quelle mesure un modèle fonctionne dans son contexte, vous ne pouvez pas prendre des décisions éclairées sur le moment de la garder, de la remplacer ou de reconfigurer comment il est utilisé. Les performances du modèle doivent être traitées comme un signal en direct – pas comme une référence unique.

Cela signifie suivre les mesures telles que la latence, le coût, l’efficacité des jetons et la qualité de sortie au niveau du système, pas seulement pendant les courses d’évaluation. Une alternative moins chère produit-elle des résultats comparables dans certains contextes? Les agents du raisonnement font-ils des erreurs cohérentes sous certaines charges?

La télémétrie est ce qui transforme les vérifications intestinales en décisions basées sur les données. C’est ce qui vous donne confiance pour expérimenter – et des preuves à justifier lorsqu’un changement rend les choses meilleures.

La conception de systèmes de cette façon prépare le terrain – mais en fait, le choix du bon modèle pour chaque rôle nécessite une évaluation minutieuse, pas une conjecture.

Évaluation et test des modèles pour l’ajustement

La construction d’un système modulaire et agnostique modèle ne porte ses fruits que si vous avez un moyen clair et structuré d’évaluer quel modèle appartient. Il s’agit de trouver le bon modèle pour chaque fonction spécifique de votre système. Cela nécessite d’aller au-delà des repères généraux et de regarder comment les modèles se comportent dans votre contexte, sous vos contraintes.

Commencez par évaluer la cohérence de la sortie. Un modèle qui fonctionne bien dans le vide mais produit des résultats instables ou hallucinés sous pression n’est pas viable dans la production. Vous ne testez pas seulement l’exactitude – vous évaluez si le modèle peut se comporter de manière prévisible à travers des entrées similaires et dégrader gracieusement dans les cas de bord.

Ensuite, évaluez les performances dans le contexte de votre système grâce à des tests A / B. Échangez des modèles sur les flux d’utilisateurs et les flux de travail réels. Un nouveau modèle améliore-t-il les taux de réussite des tâches? Réduis-il les chances de secours ou accélèrent-elles les délais d’achèvement? Les tests au niveau du système sont la façon dont vous révèlez des compromis de performances qui ne sont pas visibles dans des invites ou des références isolées.

Un outil utile pour exécuter ce type d’évaluations est Promptfooun cadre open source pour tester systématiquement des invites, des agents et des flux de travail de chiffon LLM. Il vous permet de définir des cas de test, de comparer les sorties du modèle côte à côte et de faire des attentes entre différents fournisseurs. Il aide à transformer l’évaluation du modèle en un processus reproductible plutôt qu’à un exercice ad hoc.

Toutes les évaluations ne sont pas universelles – certaines dépendent des capacités spécifiques que votre système d’IA est conçu pour prendre en charge. Deux domaines qui exigent souvent des tests ciblés sont l’utilisation des outils et les performances de raisonnement.

Si votre système d’IA tourne autour de l’appel d’outils, il est important d’évaluer la façon dont un modèle gère l’utilisation d’outils zéro-shot. Peut-il formater correctement les appels? Respecte-t-il les structures de paramètres? Peut-il maintenir l’état à travers les appels enchaînés? Certains modèles sont optimisés pour une interaction structurée, tandis que d’autres – bien qu’ils soient forts à la génération ouverte – luttent dans des environnements qui nécessitent une précision et une cohérence.

Pour les systèmes qui dépendent d’une prise de décision complexe, les performances du raisonnement deviennent un axe critique. Le modèle peut-il suivre une chaîne de pensées? Décomposer un problème en sous-étapes? Résoudre des informations contradictoires? Ces évaluations sont les plus utiles lorsqu’elles reflètent vos workflows réels – pas lorsqu’ils sont tirés de repères de raisonnement abstrait qui ne reflètent pas les demandes du monde réel.

L’évaluation des capacités d’un modèle n’est que la moitié de l’image. Une fois qu’un modèle semble viable fonctionnellement, la question suivante est: votre système peut-il l’exécuter efficacement en production?

Commencez par la latence d’inférence. Certains modèles sont intrinsèquement plus rapides que d’autres en fonction de leur architecture ou de leur comportement de génération. Mais tout aussi important est où et comment le modèle est hébergé – différents fournisseurs, ruisseaux et piles matérielles peuvent affecter considérablement la vitesse et la réactivité.

Considérez ensuite l’utilisation des jetons et la rentabilité. Certains modèles sont plus verbeux par défaut ou prennent plus de jetons pour arriver à une réponse significative. Même si le modèle fonctionne bien, l’utilisation de jetons inefficaces peut s’accumuler en coûts importants à grande échelle.

Ces réalités opérationnelles ne déterminent pas quel modèle est le plus capable – mais ils déterminent souvent lequel est réellement déployable.

Le rythme du développement du modèle ne ralentit pas – il accélère. Mais la poursuite de la dernière version ne donnera pas un avantage à votre organisation. Le véritable avantage réside dans les systèmes de construction qui peuvent fléchir, s’adapter et intégrer tout ce qui vient ensuite.

Les systèmes d’agnostiques modèles ne concernent pas les paris de couverture – ils en fabriquent de meilleurs. Ils vous permettent d’évaluer et d’adopter en continu le meilleur outil pour chaque emploi sans réécrire votre pile chaque trimestre. Ils soutiennent l’expérimentation, la spécialisation et les mises à niveau modulaires – le tout sans casser ce qui fonctionne déjà.

À long terme, l’intelligence de votre système ne sera pas définie par quel modèle que vous avez choisi aujourd’hui – il sera défini par sa capacité à adapter et à intégrer en continu le bon modèle à mesure que de nouveaux émergent.

Publié via Vers l’IA