$LA Lagrange fait beaucoup de choses intéressantes ces jours-ci. Vous devez être au courant de la sortie de Gemma3 par Google… Gemma3 est le modèle d'IA de nouvelle génération créé par Google, qui fonctionne de manière plus intelligente avec moins de paramètres (unités de calcul semblables à des neurones). Il est rapide et précis, mais assez différent de la structure GPT existante. Par exemple : - GQA (Grouped Query Attention) : au lieu de résoudre plusieurs fois le même problème, il partage les réponses. -> Efficacité de calcul ↑ - Attention locale + globale : les mots proches sont locaux, ceux éloignés sont globaux, ce qui permet de se concentrer. -> Calculs inutiles ↓ - RoPE (Rotary Positional Encoding) : représente l'ordre des mots par des valeurs de rotation simples au lieu de matrices complexes. -> Efficacité de traitement des longs contextes ↑ - RMSNorm, GeGLU : modifie les règles et les modes de réaction du cerveau pour organiser la pensée. -> Stabilité et précision ↑ Mais avec cette structure différente, il devient beaucoup plus difficile de prouver si "ce modèle a vraiment calculé correctement ?" En général, comme les résultats sortent comme une boîte noire, on n'a d'autre choix que de faire confiance, mais prouver cela est le point clé. Le DeepProve de Lagrange a étendu cela à Gemma3. - Preuve possible même pour des masques d'attention complexes. - Traitement possible de nouveaux encodages positionnels comme RoPE. - Modularisation de RMSNorm/GeGLU pour prouver. -> Les architectures IA les plus récentes peuvent désormais prouver mathématiquement que "la sortie est correcte". Pourquoi est-ce important ? Du point de vue des développeurs, il n'y a pas de problème de "non vérification" même en utilisant des structures récentes. Du point de vue des entreprises, les problèmes de réglementation et de confiance suivent le rythme de l'innovation. Dans la société, plus l'IA devient intelligente, plus la sécurité augmente également. À l'avenir, la compétitivité de l'IA pourrait dépendre non pas de "combien de paramètres", mais de [pouvoir prouver]. —— Alors, que signifie $LA ? Il se peut qu'il ne réagisse pas immédiatement au token, mais cela se traduit positivement en termes de revenus réels, de partenariats et d'expansion de l'écosystème. La dernière fois, en voyant les nouvelles de Lagrange, j'ai trouvé cela intéressant et j'ai pensé que le graphique était pas mal. Cette fois encore, le graphique est assez stable… Devrais-je tenter un pari ?