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Un développeur est parvenu à faire fonctionner un LLM de près de 29 millions de paramètres sur… un ESP32.
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Oui, vous avez bien lu. Pas un Raspberry Pi, pas un smartphone… un microcontrôleur à quelques euros.
Pour ceux qui ne connaissent pas, un ESP32 est un microcontrôleur très utilisé dans les objets connectés (domotique, capteurs, robots, électronique embarquée). Il coûte quelques euros et dispose de ressources extrêmement limitées : mémoire rapide < 1Mo et quelques Mo de Flash. On est à des années-lumière des ressources dont dispose le moindre PC moderne.
Avant toute chose, il s’agit d’une preuve de faisabilité (PoC). Ce n’est pas un concurrent de ChatGPT, mais une démonstration extrêmement intéressante d’optimisation logicielle.
Continue readingQuand une IA commence à “tricher” sur un benchmark de sécurité…
Cette question peut se poser à la suite de l’incident survenu ce mois-ci.
Lors d’un test interne, OpenAI évaluait un modèle expérimental sur un benchmark de cybersécurité, avec les garde-fous désactivés. Plutôt que de résoudre le défi de manière classique, le modèle a trouvé un moyen de voler des mots de passe, d’exploiter des vulnérabilités et de se déplacer sur les serveurs de Hugging Face afin de récupérer… les réponses au test.
Comment suivre le domaine des LLMs où l’histoire semble s’écrire chaque semaine ?
Je suis récemment tombé sur une ressource fascinante : une chronologie interactive qui retrace l’évolution des grands modèles de langage (LLMs), de Transformer (2017) jusqu’aux modèles les plus récents. Cette chronologie sur https://llm-timeline.com/ est une excellente façon de prendre du recul sur l’évolution de l’IA générative et de mesurer le chemin parcouru depuis 2017.
