Au-delà du monolithe : pourquoi l’avenir de l’IA est une fusion, pas une bifurcation

Il y a deux ans, quand j'ai commencé à construire Hé DoJe pensais que les problèmes les plus difficiles en IA étaient techniques.

Il s’avère qu’ils sont philosophiques.

Parce que plus je passe de temps à travailler sur HeyDo& ShareAI, plus je me rends compte que ce domaine ne se résume pas à des modèles plus rapides, des agents plus intelligents ou des démos plus cool.

Comment pouvons-nous construire des systèmes qui comprendre objectif et agir en conséquence ?

Les deux camps

À l’heure actuelle, le monde de l’IA est en train de se diviser.

Un camp mise gros sur Mélange d'experts (MoE)— des modèles massifs avec routage interne. L'idée est simple : créer un vaste réseau d'« experts » au sein d'un monolithe et laisser le modèle déterminer quelle partie activer en fonction de la tâche.

C'est efficace. C'est évolutif. Et cela semble être une évolution naturelle du paysage actuel des LLM.

L’autre camp va dans la direction opposée, vers spécialisation. Plusieurs modèles plus petits, chacun formé pour un domaine ou une tâche spécifique, fonctionnant ensemble dans une sorte d'orchestration.

Ce côté mise sur la modularité, la composabilité et des performances affinées.

Les deux voies sont judicieuses et sont toutes deux validées en temps réel.

Mais que se passe-t-il s’il nous manque quelque chose au milieu ?

Et si ce n'était pas l'un ou l'autre ?

Et si le véritable avenir de l’IA ne consistait pas à choisir une approche plutôt qu’une autre, mais fusionner eux?

Et si la prochaine vague d’intelligence ne concernait pas des modèles plus grands ou des agents plus petits, mais des modèles plus intelligents ? acheminement du but?

Imaginez un système qui reçoit une invite, non seulement sous forme de texte, mais sous forme de intentionIl interprète la requête, la décompose et oriente chaque partie vers le modèle le plus performant. Au fil du processus, il adapte l'invite elle-même, la remodelant pour en adapter le contexte, la clarté et le résultat.

Pas de monolithe. Pas de fragmentation. Mais une orchestration avec compréhension.

C'est le type d'intelligence que nous devrions développer. Et c'est la direction que nous prenons avec ShareAI.

Routage avec objectif

En version 0.0.7 de ShareAI, nous introduisons routage automatique des modèles et adaptation rapide.

C'est une petite fonctionnalité. Mais elle laisse entrevoir quelque chose de bien plus vaste : un monde où l'intelligence n'est pas seulement centralisée ou décentralisée, mais contextuel.

Là où l’intelligence ne réside pas seulement dans le modèle, mais dans le couler entre les modèles.

Là où les messages ne sont pas transmis aveuglément, mais activement compris, interprétés et développés.

Le mérite revient à qui il revient

Cela ne serait pas possible sans le brillant travail de Tomás Hernando, qui a non seulement développé l'approche de routage la plus élégante que j'ai vue, mais s'est également engagé à la rendre open source.

Nous nous appuyons sur les épaules de personnes qui croient qu'il faut résoudre des problèmes difficiles. biens publicsEt nous avons l’intention de continuer à construire de cette façon.

Vous pouvez explorer la fondation ici : notdiamond.ai

Ce qui vient ensuite

Ce n'est pas le but final. C'est juste une étape.

Mais c’est un point important, car la manière dont nous acheminons l’intelligence en dit long sur le type d’avenir que nous voulons construire.

Grand. Modulaire. Intelligent. Orchestré. Considéré comme humain.

L’avenir appartient à ceux qui sont assez courageux pour repenser ce que signifie l’intelligence.

Continuons à construire.

— Denis
#BuildingTomorrowToday

Légende