{"id":6626,"date":"2023-10-08T06:28:04","date_gmt":"2023-10-08T04:28:04","guid":{"rendered":"https:\/\/toukiela.com\/deploiement-et-ajustement-de-multiples-llms-gradient-leve-10-millions-de-dollars-pour-revolutionner-les-entreprises\/"},"modified":"2023-10-08T06:28:05","modified_gmt":"2023-10-08T04:28:05","slug":"deploiement-et-ajustement-de-multiples-llms-gradient-leve-10-millions-de-dollars-pour-revolutionner-les-entreprises","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/toukiela.com\/de\/deploiement-et-ajustement-de-multiples-llms-gradient-leve-10-millions-de-dollars-pour-revolutionner-les-entreprises\/","title":{"rendered":"D\u00e9ploiement et ajustement de multiples LLMs : Gradient l\u00e8ve 10 millions de dollars pour r\u00e9volutionner les entreprises !"},"content":{"rendered":"<p><em><\/em><\/p>\n<h2>Gradient, une startup qui permet aux d\u00e9veloppeurs de construire et de personnaliser des applications d\u2019IA dans le cloud en utilisant de grands mod\u00e8les de langage (LLM), a r\u00e9cemment fait son apparition avec un financement de 10 millions de dollars, dirig\u00e9 par Wing VC avec la participation de Mango Capital, Tokyo Black, The New Normal Fund, Secure Octane et Global Founders Capital.<\/h2>\n<p>Chris Chang, PDG de Gradient, a co-fond\u00e9 l\u2019entreprise avec Mark Huang et Forrest Moret il y a plusieurs mois alors qu\u2019ils travaillaient sur des produits d\u2019IA chez des g\u00e9ants de la technologie tels que Netflix, Splunk et Google. Le trio s\u2019est rendu compte que les LLM, tels que le GPT-4 d\u2019OpenAI, pouvaient transformer les entreprises, mais ils ont estim\u00e9 qu\u2019il \u00e9tait n\u00e9cessaire de trouver un moyen fiable d\u2019ajouter des donn\u00e9es priv\u00e9es et exclusives \u00e0 ces mod\u00e8les.<\/p>\n<p>Traditionnellement, les \u00e9quipes se sont concentr\u00e9es sur l\u2019am\u00e9lioration d\u2019un seul mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9raliste, et les solutions existantes soutiennent ce mod\u00e8le\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Chang \u00e0 Toukiela par e-mail. \u00ab\u00a0Cela s\u2019explique en grande partie par la complexit\u00e9 de la gestion des syst\u00e8mes multi-mod\u00e8les. Cependant, s\u2019appuyer sur un seul mod\u00e8le n\u2019est pas optimal car il y a un compromis in\u00e9vitable en termes de performance sp\u00e9cifique \u00e0 la t\u00e2che.<\/p>\n<p>Gradient a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour faciliter le d\u00e9ploiement \u00e0 grande \u00e9chelle de LLM \u00ab\u00a0sp\u00e9cialis\u00e9s\u00a0\u00bb et ajust\u00e9s. La plateforme fonctionne dans le cloud, ce qui permet \u00e0 une organisation de d\u00e9velopper et d\u2019int\u00e9grer autant de LLM que \u00ab\u00a0des milliers\u00a0\u00bb dans un seul syst\u00e8me, selon Chang.<\/p>\n<p>Les clients de Gradient n\u2019ont pas besoin de former les LLM \u00e0 partir de z\u00e9ro. La plateforme h\u00e9berge plusieurs LLM open source, y compris le Llama 2 de Meta, que les utilisateurs peuvent ajuster \u00e0 leurs besoins. Gradient propose \u00e9galement des mod\u00e8les destin\u00e9s \u00e0 des cas d\u2019utilisation sp\u00e9cifiques (comme la r\u00e9conciliation des donn\u00e9es, la collecte de contexte et le traitement des documents) et \u00e0 des industries particuli\u00e8res (comme la finance et le droit).<\/p>\n<p>Gradient peut h\u00e9berger et servir des mod\u00e8les via une API, \u00e0 la mani\u00e8re de Hugging Face, CoreWeave et d\u2019autres fournisseurs d\u2019infrastructure IA. Ou il peut d\u00e9ployer des syst\u00e8mes d\u2019IA dans l\u2019environnement cloud public d\u2019une organisation, que ce soit Google Cloud Platform, Azure ou AWS.<\/p>\n<p>Dans les deux cas, les clients conservent \u00ab\u00a0la pleine propri\u00e9t\u00e9\u00a0\u00bb et le contr\u00f4le de leurs donn\u00e9es et de leurs mod\u00e8les form\u00e9s, selon Chang.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Les obstacles au d\u00e9veloppement de l\u2019IA sont encore trop \u00e9lev\u00e9s aujourd\u2019hui\u00a0\u00bb, a-t-il ajout\u00e9. \u00ab\u00a0La construction d\u2019une IA personnalis\u00e9e et performante est inaccessible en raison de la complexit\u00e9 et du co\u00fbt \u00e9lev\u00e9s de la mise en place de l\u2019infrastructure n\u00e9cessaire et du d\u00e9veloppement de nouveaux mod\u00e8les. Nous avons constat\u00e9 que la grande majorit\u00e9 des entreprises comprennent la valeur que l\u2019IA peut apporter \u00e0 leur activit\u00e9, mais ont du mal \u00e0 r\u00e9aliser cette valeur en raison de la complexit\u00e9 de l\u2019adoption. Notre plateforme simplifie radicalement l\u2019utilisation de l\u2019IA pour une entreprise, ce qui repr\u00e9sente une valeur ajout\u00e9e consid\u00e9rable.\u00a0\u00bb<\/p>\n<h2>Gradient se d\u00e9marque-t-il de ses concurrents ?<\/h2>\n<p>Maintenant, vous pourriez vous demander \u2013 comme ce journaliste l\u2019a fait \u2013 ce qui distingue Gradient des autres startups qui d\u00e9veloppent des outils pour associer des LLM \u00e0 des donn\u00e9es internes ? Et qu\u2019en est-il des nombreuses autres entreprises qui personnalisent d\u00e9j\u00e0 des LLM pour des clients professionnels en tant que service ? C\u2019est une question raisonnable.<\/p>\n<p>Prenez par exemple Reka, qui est r\u00e9cemment apparue pour travailler avec des entreprises afin de construire des applications sur mesure aliment\u00e9es par des LLM. Writer permet aux clients d\u2019ajuster les LLM \u00e0 leur propre contenu et guides de style. Contextual AI, Fixie et LlamaIndex, qui ont r\u00e9cemment fait leur apparition, d\u00e9veloppent des outils permettant aux entreprises d\u2019ajouter leurs propres donn\u00e9es aux LLM existants. Et Cohere forme des LLM selon les sp\u00e9cifications des clients.<\/p>\n<p>Ils ne sont pas les seuls. OpenAI propose une gamme d\u2019outils de personnalisation de mod\u00e8les, tout comme les g\u00e9ants de l\u2019industrie tels que Google (via Vertex AI), Amazon (via Bedrock) et Microsoft (via le service Azure OpenAI).<\/p>\n<p>Chang affirme que Gradient est l\u2019une des rares plateformes qui permettent aux entreprises de \u00ab\u00a0mettre en production\u00a0\u00bb plusieurs mod\u00e8les en m\u00eame temps. De plus, il affirme que la plateforme est abordable \u2013 elle est factur\u00e9e \u00e0 la demande, de sorte que les utilisateurs ne paient que pour l\u2019infrastructure qu\u2019ils utilisent. (Les clients plus importants ont la possibilit\u00e9 de payer pour une capacit\u00e9 d\u00e9di\u00e9e.)<\/p>\n<p>Mais m\u00eame si Gradient ne diff\u00e8re pas radicalement de ses concurrents dans l\u2019espace du d\u00e9veloppement de LLM, il b\u00e9n\u00e9ficie \u2013 et b\u00e9n\u00e9ficiera \u2013 de l\u2019engouement massif autour de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, y compris des LLM. Selon Crunchbase, pr\u00e8s d\u2019un cinqui\u00e8me du financement mondial total en capital-risque cette ann\u00e9e provient du secteur de l\u2019IA. Et PitchBook pr\u00e9voit que le march\u00e9 de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative atteindra 42,6 milliards de dollars en 2023.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Gradient facilite grandement le d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes d\u2019IA complexes qui exploitent de nombreux LLM experts\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Chang. \u00ab\u00a0Cette approche garantit que le syst\u00e8me d\u2019IA atteint syst\u00e9matiquement les meilleures performances pour chaque t\u00e2che, le tout dans une seule plateforme\u2026 Notre plateforme est con\u00e7ue pour faciliter extr\u00eamement le d\u00e9ploiement de LLM sp\u00e9cialis\u00e9s, con\u00e7us sp\u00e9cifiquement pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques de chaque entreprise.\u00a0\u00bb<\/p>\n<p>Gradient affirme travailler avec une vingtaine de clients d\u2019entreprise pour le moment, avec des milliers d\u2019utilisateurs au total. Son objectif \u00e0 court terme est de d\u00e9velopper l\u2019infrastructure cloud et de faire passer son \u00e9quipe de 17 employ\u00e9s \u00e0 temps plein \u00e0 25 d\u2019ici la fin de l\u2019ann\u00e9e.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":6628,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","footnotes":""},"categories":[608],"tags":[],"class_list":["post-6626","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-actualite-intelligence-artificielle","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/toukiela.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6626","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/toukiela.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/toukiela.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/toukiela.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/toukiela.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6626"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/toukiela.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6626\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6627,"href":"https:\/\/toukiela.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6626\/revisions\/6627"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/toukiela.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6628"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/toukiela.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6626"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/toukiela.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6626"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/toukiela.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6626"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}