Afin de maintenir leur compétitivité, les entreprises adoptent activement l’intelligence artificielle, dans l’espoir de réduire leurs coûts opérationnels et d’améliorer leur efficacité. Par conséquent, trouver un grand modèle linguistique (LLM) à faible coût et à haut rendement est devenu une priorité. Avec l’arrivée en force d’Amazon Nova, de nombreuses entreprises envisagent sérieusement de migrer de la gamme de modèles d’OpenAI vers Amazon Nova. Ce n’est pas seulement parce que ce dernier est plus avantageux en termes de prix, mais cela représente également une considération stratégique de la part des entreprises en termes d’évolutivité, d’efficacité et de fonctionnalités multimodales plus polyvalentes. Cet article compare en profondeur le rapport qualité-prix des deux et présente en détail les différents modèles d’Amazon Nova.
Amazon Nova : Trois modèles surpassant GPT-4o et GPT-4o mini en termes de rapport qualité-prix
Selon les données d’Artificial Analysis, qui analyse indépendamment les performances des grands modèles, les modèles d’OpenAI restent très performants, mais leurs coûts d’exploitation peuvent dissuader de nombreuses entreprises lorsqu’il s’agit d’applications évolutives. Voici une comparaison complète de GPT-4o et des trois modèles Amazon Nova, incluant le prix (en dollars) et les performances :
| Modèle | Coût du Token d’entrée (par million de Tokens) | Coût du Token de sortie (par million de Tokens) | Fenêtre contextuelle | Vitesse de sortie des Tokens (par seconde) | Latence du premier Token de sortie (par seconde) |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | ~$2.50 | ~$10.00 | Jusqu’à 128K tokens | ~63 | ~0.49 |
| GPT-4o Mini | ~$0.15 | ~$0.60 | Jusqu’à 128K tokens | ~90 | ~0.43 |
| Nova Micro | ~$0.035 | ~$0.14 | Jusqu’à 128K tokens | ~195 | ~0.29 |
| Nova Lite | ~$0.06 | ~$0.24 | Jusqu’à 300K tokens | ~146 | ~0.29 |
| Nova Pro | ~$0.80 | ~$3.20 | Jusqu’à 300K tokens | ~90 | ~0.34 |
Comme le montre le tableau ci-dessus, ces différences de coûts deviennent très significatives si les entreprises ont besoin d’appliquer l’IA au service client mondial ou à l’analyse de documents à grande échelle. Non seulement Amazon Nova Pro offre plus de trois fois plus de rentabilité que GPT-4o, mais sa fenêtre contextuelle plus longue lui permet également de gérer des instructions plus larges et plus complexes.
Les trois grands modèles Amazon Nova : Répondre à différents besoins
Les trois modèles d’Amazon Nova sont conçus pour répondre à divers besoins d’application :
1. Amazon Nova Pro : Un puissant modèle multimodal
Amazon Nova Pro est un puissant modèle multimodal capable de traiter différents types de données tels que le texte, les images et les vidéos. Il excelle particulièrement dans les tâches d’analyse de documents et de visualisation de données en profondeur. Selon une comparaison des tests de référence, les performances d’Amazon Nova Pro dans les tâches de raisonnement complexes peuvent rivaliser avec celles de GPT-4o, voire le dépasser dans certains domaines.
Plus précisément, Amazon Nova Pro excelle dans le traitement de documents complexes et d’ensembles de données à grande échelle. Par exemple, dans le domaine financier, pour l’évaluation des risques, il peut analyser de grandes quantités de rapports financiers, d’articles de presse et de données de marché pour identifier rapidement les facteurs de risque potentiels. Dans le domaine médical, pour le diagnostic des maladies, il peut combiner les antécédents médicaux des patients, les données d’imagerie et les données génomiques pour aider les médecins à établir des diagnostics plus précis. De plus, Amazon Nova Pro peut également être utilisé dans le domaine de l’éducation pour l’apprentissage personnalisé, en générant un contenu d’apprentissage et des programmes de tutorat personnalisés en fonction des conditions d’apprentissage et des préférences des élèves.
Les capacités de traitement multimodal d’Amazon Nova Pro le rendent également largement applicable dans le domaine créatif. Par exemple, dans la conception publicitaire, il peut générer diverses propositions créatives en fonction des caractéristiques des produits et des préférences du public cible, y compris des slogans publicitaires, des images et des vidéos. Dans la production cinématographique, il peut aider les scénaristes à créer des scripts et à générer diverses scènes et dialogues. Dans le développement de jeux, il peut être utilisé pour générer des personnages de jeux, des scènes et des intrigues, ce qui améliore considérablement l’efficacité du développement.
2. Amazon Nova Lite : Équilibrer le traitement multimodal et la vitesse
Amazon Nova Lite atteint un bon équilibre entre la capacité de traitement multimodal et la vitesse. Il est très approprié pour les résumés de documents, la traduction et même les applications de recherche visuelle de base. Par rapport à GPT-4o Mini, il fournit une sortie de haute qualité avec une latence et un coût inférieurs.
Amazon Nova Lite est très efficace pour traiter les tâches bureautiques quotidiennes. Par exemple, il peut générer rapidement des procès-verbaux de réunion, des résumés de contrats et des réponses aux e-mails, ce qui permet de gagner beaucoup de temps. Dans le domaine du service client, il peut être utilisé pour le service client intelligent, en répondant automatiquement aux questions courantes des clients, ce qui améliore l’efficacité du service. Dans le domaine de la création de contenu, il peut être utilisé pour générer des titres d’articles, des résumés de paragraphes et des publications sur les réseaux sociaux, ce qui améliore l’efficacité de la création.
Les capacités de traduction multilingue d’Amazon Nova Lite le rendent également important dans le commerce international et les échanges culturels. Il peut traduire rapidement et avec précision divers documents, e-mails et contenus de sites Web, facilitant ainsi les échanges et la coopération interculturels. De plus, Amazon Nova Lite peut également être utilisé pour l’apprentissage des langues, en fournissant divers exercices linguistiques et tutoriels.
3. Amazon Nova Micro : Conçu pour une latence ultra-faible
Amazon Nova Micro est un modèle en texte brut spécialement conçu pour obtenir une latence ultra-faible. Sa vitesse de sortie peut atteindre 195 Tokens par seconde, ce qui le rend très adapté aux applications en temps réel telles que les assistants de chat et les FAQ automatisées. Son coût de Token est bien inférieur à celui de GPT-4o Mini, environ 4,3 fois moins cher par Token.
Dans les applications de chat et d’interaction en temps réel, la latence est un facteur crucial. La latence ultra-faible d’Amazon Nova Micro lui permet de fournir une expérience de conversation fluide et naturelle. Par exemple, dans les jeux en ligne, il peut être utilisé pour générer les dialogues et les actions des personnages du jeu, améliorant ainsi l’immersion du jeu. Dans les applications de réalité virtuelle et de réalité augmentée, il peut être utilisé pour générer les dialogues et les expressions des personnages virtuels, améliorant ainsi l’expérience interactive des utilisateurs.
Le faible coût d’Amazon Nova Micro le rend également avantageux dans diverses applications à faible coût. Par exemple, dans les appareils IoT, il peut être utilisé pour traiter les données des capteurs et générer des informations d’alerte, réalisant ainsi des applications de maison intelligente et de ville intelligente. Dans les applications mobiles, il peut être utilisé pour fournir des fonctions de recherche vocale, de saisie vocale et de commande vocale, améliorant ainsi l’expérience utilisateur.
Migrer d’OpenAI vers Amazon Nova : Il faut faire attention au format de rédaction des instructions et aux paramètres adoptés
Pour les entreprises qui envisagent de migrer d’OpenAI vers Amazon Nova, il faut accorder une attention particulière au format de rédaction des instructions et aux paramètres adoptés. Les différents modèles peuvent avoir des compréhensions et des méthodes d’exécution différentes des instructions. Il est donc nécessaire d’ajuster correctement les instructions existantes pour s’assurer que le modèle peut comprendre et exécuter correctement les instructions.
Par exemple, dans les modèles d’OpenAI, il est possible d’utiliser un langage naturel pour décrire les objectifs de la tâche, tandis que dans les modèles d’Amazon Nova, il peut être nécessaire d’utiliser un format d’instruction plus structuré. De plus, les différents modèles peuvent avoir des exigences différentes quant à la définition et à la portée des paramètres, il est donc nécessaire de procéder à des ajustements en fonction des caractéristiques du modèle.
Pour mieux comprendre les exemples de réécriture des instructions lors de la migration, il est possible de consulter la documentation et les exemples de code pertinents fournis par Amazon. En étudiant ces exemples, il est possible de mieux maîtriser les techniques de rédaction des instructions et les méthodes de définition des paramètres du modèle Amazon Nova, afin de mener à bien le processus de migration.
De plus, les entreprises doivent également tester et évaluer le modèle après la migration afin de s’assurer que ses performances et ses effets peuvent répondre aux besoins réels. Il est possible de juger du succès de la migration en comparant les résultats de sortie du modèle avant et après la migration, en évaluant le temps de réponse du modèle et son taux de précision, etc.
En bref, la migration d’OpenAI vers Amazon Nova nécessite une préparation et une planification approfondies, notamment la compréhension des caractéristiques du modèle, l’ajustement du format des instructions, le test des performances du modèle, etc. Ce n’est qu’ainsi que l’on peut tirer pleinement parti des avantages du modèle Amazon Nova, réduire les coûts d’exploitation, améliorer l’efficacité et apporter une plus grande valeur aux entreprises.
Analyse approfondie des avantages techniques d’Amazon Nova
Le succès d’Amazon Nova n’est pas accidentel, mais découle de ses avantages techniques uniques. L’analyse suivante approfondira les technologies de base d’Amazon Nova, révélant ses secrets sous-jacents :
1. Architecture de modèle innovante
Amazon Nova adopte une architecture de modèle innovante qui lui confère des avantages significatifs en termes de performances, d’efficacité et d’évolutivité. Par rapport aux modèles Transformer traditionnels, Amazon Nova a apporté des améliorations dans les domaines suivants :
- Mécanisme d’attention clairsemée : Amazon Nova adopte un mécanisme d’attention clairsemée, qui peut réduire efficacement la complexité des calculs et améliorer la vitesse d’entraînement du modèle. Le mécanisme d’attention clairsemée ne se concentre que sur les Tokens ayant une corrélation plus élevée avec le Token actuel, tout en ignorant les Tokens ayant une corrélation plus faible, réduisant ainsi la quantité de calcul.
- Entraînement de précision mixte : Amazon Nova adopte la technologie d’entraînement de précision mixte, qui peut réduire l’occupation de la mémoire vidéo et améliorer la vitesse d’entraînement tout en garantissant la précision du modèle. L’entraînement de précision mixte utilise deux types de données, FP16 et FP32, pour l’entraînement, où FP16 est utilisé pour stocker les paramètres et les valeurs d’activation du modèle, et FP32 est utilisé pour effectuer les calculs de gradient et les mises à jour des paramètres.
- Parallélisation du modèle : Amazon Nova adopte la technologie de parallélisation du modèle, qui peut diviser le modèle en plusieurs GPU pour l’entraînement, améliorant ainsi l’efficacité de l’entraînement. La parallélisation du modèle alloue différentes couches ou différents modules du modèle à différents GPU, chaque GPU étant responsable du calcul d’une partie du modèle, puis en résumant les résultats de calcul par communication.
Ces technologies innovantes permettent à Amazon Nova d’entraîner des modèles à plus grande échelle en moins de temps et d’obtenir de meilleures performances.
2. Données d’entraînement puissantes
Les données d’entraînement d’Amazon Nova proviennent des vastes ressources de données d’Amazon, y compris des types de données tels que le texte, les images et les vidéos. Ces données sont nettoyées, filtrées et annotées, ce qui peut fournir au modèle des connaissances et des informations riches.
- Données textuelles de haute qualité : Les données textuelles d’Amazon Nova comprennent diverses sources telles que des livres, des articles, des pages Web, du code, etc., couvrant divers domaines et sujets. Ces données sont soumises à un contrôle de qualité strict pour garantir que le modèle apprend les connaissances linguistiques et les capacités de raisonnement logique correctes.
- Données d’image riches : Les données d’image d’Amazon Nova comprennent divers types tels que des photos, des images, des graphiques, etc., couvrant divers scénarios et objets. Ces données sont annotées pour aider le modèle à apprendre les capacités de reconnaissance d’image, de compréhension d’image et de génération d’image.
- Données vidéo diversifiées : Les données vidéo d’Amazon Nova comprennent diverses formes telles que des films, des séries télévisées, des documentaires, etc., qui enregistrent divers événements et scènes. Ces données sont analysées pour aider le modèle à apprendre les capacités de compréhension vidéo, de génération vidéo et d’édition vidéo.
En utilisant ces données d’entraînement de haute qualité et diversifiées, Amazon Nova est capable d’apprendre des connaissances et des compétences plus complètes, et de mieux s’adapter à divers scénarios d’application.
3. Moteur d’inférence optimisé
Amazon Nova adopte un moteur d’inférence optimisé, qui peut obtenir une vitesse d’inférence plus rapide et une latence plus faible. Ce moteur d’inférence est basé sur les principaux cadres d’apprentissage en profondeur tels que TensorFlow et PyTorch, et a été optimisé comme suit :
- Quantification du modèle : Le moteur d’inférence d’Amazon Nova prend en charge la technologie de quantification du modèle, qui peut convertir les paramètres du modèle de FP32 en INT8 ou INT4, réduisant ainsi la taille et la complexité du calcul du modèle, et améliorant la vitesse d’inférence.
- Fusion d’opérateurs : Le moteur d’inférence d’Amazon Nova prend en charge la technologie de fusion d’opérateurs, qui peut fusionner plusieurs opérateurs en un seul opérateur, réduisant ainsi le nombre d’appels d’opérateurs et améliorant la vitesse d’inférence.
- Accélération matérielle : Le moteur d’inférence d’Amazon Nova peut utiliser pleinement les ressources matérielles telles que les GPU et les CPU pour accélérer le processus d’inférence du modèle.
Ces technologies d’optimisation permettent à Amazon Nova d’obtenir une inférence haute performance sur diverses plates-formes matérielles et de fournir aux utilisateurs une expérience utilisateur fluide.
Tendances futures du développement d’Amazon Nova
Avec le développement continu de la technologie de l’intelligence artificielle, Amazon Nova continuera également d’évoluer et de s’améliorer. Voici les tendances futures du développement d’Amazon Nova :
1. Plus grande échelle de modèle
À l’avenir, Amazon Nova continuera d’étendre l’échelle du modèle, explorant des architectures de modèle et des méthodes d’entraînement plus vastes. Une plus grande échelle de modèle peut fournir une représentation des connaissances et des capacités de raisonnement plus fortes, permettant ainsi de mieux résoudre des problèmes complexes.
2. Prise en charge de plus de modalités
À l’avenir, Amazon Nova prendra en charge plus de données de modalités, telles que l’audio, les modèles 3D, etc. La prise en charge de plus de modalités peut étendre la portée de l’application du modèle, lui permettant de traiter un monde plus complexe et plus réel.
3. Capacité d’auto-apprentissage plus forte
À l’avenir, Amazon Nova aura une capacité d’auto-apprentissage plus forte, et pourra améliorer continuellement ses propres performances grâce à l’interaction avec l’environnement et l’accumulation de données. La capacité d’auto-apprentissage peut réduire la dépendance aux données d’annotation manuelles et réduire les coûts d’entraînement du modèle.
4. Scénarios d’application plus larges
À l’avenir, Amazon Nova sera appliqué à des scénarios plus larges, tels que la fabrication intelligente, les villes intelligentes, le transport intelligent, etc. Amazon Nova deviendra l’assistant intelligent de tous les secteurs, aidant les gens à améliorer leur efficacité et à améliorer leur vie.
En résumé, Amazon Nova, en tant que grand modèle linguistique avec des performances puissantes et des perspectives d’application larges, mène le développement de la technologie de l’intelligence artificielle. Il est certain que dans un avenir proche, Amazon Nova nous apportera plus de surprises et d’innovations.