Construire Jamba 3B : Le modèle hybride Transformer State Space qui révolutionne l'efficacité de l'IA

Introduction

Le paysage des grands modèles de langage a connu une transformation spectaculaire ces dernières années, chercheurs et entreprises cherchant sans cesse à améliorer l’efficacité sans sacrifier les performances. L’introduction du Jamba 3B d’AI21 représente une étape majeure dans cette évolution : un modèle hybride qui combine les forces des mécanismes d’attention des transformers avec les modèles d’espace d’état pour réaliser des gains d’efficacité sans précédent. Cette avancée intervient à un moment crucial où les exigences computationnelles de l’entraînement et du déploiement des grands modèles de langage sont devenues un véritable goulet d’étranglement pour les organisations du monde entier. Dans ce guide complet, nous explorerons les innovations techniques derrière Jamba 3B, comprendrons pourquoi les architectures hybrides représentent l’avenir des modèles de langage, et examinerons comment cette approche redéfinit les possibilités de déploiement de l’IA à travers des environnements informatiques variés.

Comprendre l’évolution d’AI21 et sa mission

AI21 a été fondée il y a plus de sept ans par Ori Levy, Yoav Shoham et Amnon Shashua, avec une idée visionnaire qui guiderait tous leurs travaux ultérieurs : l’apprentissage profond, bien que très puissant et utile, n’est pas suffisant à lui seul. La philosophie fondatrice de l’entreprise était centrée sur le rapprochement de l’intelligence artificielle classique avec les approches modernes de deep learning, afin de créer des systèmes capables de tirer parti des forces des deux paradigmes. Cette mission s’est révélée prémonitoire, l’entreprise commençant ses travaux juste avant la sortie de GPT-3, ce qui les a placés dans une position idéale pour observer et participer aux bouleversements qui allaient redéfinir toute l’industrie de l’IA. Dès ses débuts en 2018, AI21 s’est engagée à entraîner des modèles tout en gardant un double objectif : rigueur scientifique et applications pratiques. Cette approche équilibrée deviendra une caractéristique déterminante du travail de l’entreprise, la distinguant de concurrents qui privilégiaient souvent soit la recherche pure, soit la commercialisation immédiate.

Tout au long de son histoire, AI21 a maintenu cet engagement à combiner recherche de pointe et applications concrètes. L’entreprise a développé Wordtune, une application qui a apporté une traction marché précieuse et servi de terrain d’expérimentation pour leurs recherches sur les modèles de langage. À l’émergence de GPT-3, AI21 a réagi en entraînant son propre modèle, Jurassic-1, qui a atteint des performances comparables, voire légèrement supérieures, à celles de la solution d’OpenAI. Ce succès précoce a établi AI21 comme un acteur sérieux dans le domaine des grands modèles de langage, mais les ambitions de l’entreprise allaient bien au-delà de la simple égalisation des modèles existants. L’équipe a compris que l’avenir de l’IA exigerait non seulement des modèles plus grands, mais surtout des architectures plus intelligentes, capables d’offrir de meilleures performances avec une efficacité accrue. Cette intuition allait aboutir au développement de Jamba, leur ligne de modèles hybrides révolutionnaires, qui remettrait en question les idées reçues sur la manière de construire les modèles de langage.

Qu’est-ce qu’un modèle de langage hybride et pourquoi est-ce important

Les modèles de langage hybrides représentent une rupture fondamentale avec l’architecture transformer pure qui domine le domaine depuis la sortie de GPT-2 et des modèles suivants. Les modèles traditionnels basés sur les transformers reposent entièrement sur les mécanismes d’attention, où chaque token d’une séquence peut porter attention à tous les autres. Si cette approche s’est révélée extrêmement efficace pour la compréhension et la génération de texte, elle a un coût computationnel important : le mécanisme d’attention a une complexité quadratique par rapport à la longueur de la séquence, ce qui signifie que doubler la fenêtre de contexte quadruple les besoins en calcul. De plus, le cache key-value requis pour l’attention croît linéairement avec la longueur de la séquence, créant des goulets d’étranglement mémoire de plus en plus problématiques à mesure que les fenêtres de contexte s’allongent. Ces limitations sont devenues des contraintes majeures pour les applications modernes, notamment celles qui nécessitent du long contexte, de la personnalisation, de la rétention de mémoire et des capacités de raisonnement agentique.

Les modèles hybrides répondent à ces limitations en combinant l’attention des transformers avec des modèles d’espace d’état, principalement Mamba, qui offre une complexité linéaire par rapport à la longueur de la séquence. Au lieu de remplacer complètement l’attention — ce qui ferait perdre les capacités de raisonnement qui font la force des transformers — les architectures hybrides utilisent l’attention de manière sélective, typiquement dans un ratio de 1:8 où seule une couche sur huit utilise l’attention complète, les autres couches exploitant le modèle d’espace d’état plus efficace. Cette combinaison stratégique préserve la capacité du modèle à effectuer des tâches de raisonnement complexes nécessitant la conscience du contexte global apportée par l’attention, tout en réduisant drastiquement les coûts de calcul et la mémoire pour la majorité des traitements. On obtient ainsi un modèle qui maintient, voire améliore, les performances sur la plupart des benchmarks tout en consommant nettement moins de ressources lors de l’entraînement comme de l’inférence. Ce gain d’efficacité n’est pas une simple amélioration marginale : il s’agit d’un changement fondamental qui rend possible le déploiement de l’IA sur des appareils edge, dans des environnements contraints en mémoire, et à des échelles auparavant jugées irréalistes.

Le chemin vers la découverte des architectures hybrides

L’architecture hybride de Jamba n’a pas été prédéterminée, mais a émergé au fil d’expérimentations minutieuses et d’une volonté d’explorer des approches non conventionnelles. L’équipe d’AI21 travaillait initialement sur J3, la troisième version de leur lignée Jurassic, avec l’intention d’implémenter une architecture mixture-of-experts (MoE). La motivation principale de MoE était claire : réduire significativement les coûts d’entraînement en répartissant le calcul sur plusieurs réseaux experts, rendant le budget d’entraînement plus gérable. Cependant, l’équipe voulait aussi que le modèle puisse être déployé efficacement à l’inférence, et a donc conçu J3 en plusieurs versions — une capable de tenir sur un seul GPU avec 80 Go de mémoire (A100 ou H100 par exemple) et une version plus grande adaptée à un pod complet. Cette recherche de l’efficacité à l’inférence s’est révélée cruciale pour la percée qui allait suivre.

Lors de la phase d’études d’ablation du développement du modèle, Barak Lenz, CTO d’AI21, a découvert l’article sur Mamba, recommandé par plusieurs collègues. Contrairement à d’autres travaux sur les modèles d’espace d’état qui montraient peu de résultats, l’article sur Mamba se distinguait par sa rigueur comparative. Plutôt que de comparer à des bases de référence obsolètes, les auteurs confrontaient Mamba aux toutes dernières architectures d’attention, et notamment aux améliorations introduites par Llama, qui a optimisé la normalisation de couche, les fonctions d’activation et d’autres détails architecturaux évitant les instabilités d’entraînement. L’article ne se contentait pas de la comparaison mais publiait aussi des kernels et du code personnalisés, témoignant d’un réel engagement pour l’implémentation pratique. Intrigué par cette approche, Lenz a encouragé son équipe à expérimenter Mamba et à le comparer à leur dashboard d’évaluation, qui comptait déjà des centaines de tâches et benchmarks variés.

Les premiers résultats étaient prometteurs mais révélaient des limites importantes. Mamba rivalisait avec les modèles à attention sur les métriques de perplexité et la plupart des tâches, mais sous-performait sur certaines tâches de few-shot learning requérant une adaptation rapide à de nouveaux schémas. Après analyse, l’équipe a attribué ces faiblesses à l’absence d’attention dans Mamba — certains types de raisonnement et de reconnaissance de schémas bénéficient de la conscience du contexte global qu’apporte l’attention. Plutôt que d’accepter cette limite, l’équipe a alors expérimenté des architectures hybrides, alternant couches d’attention et couches Mamba pour combiner les avantages des deux approches. Les résultats ont surpassé leurs attentes : non seulement l’approche hybride éliminait la dégradation constatée avec le Mamba pur, mais elle montrait aussi des améliorations généralisées par rapport aux transformers classiques. Cette découverte allait lancer le développement de Jamba.

L’architecture technique de Jamba : équilibre entre efficacité et performance

Le développement de Jamba a nécessité de résoudre de nombreux défis techniques jamais abordés à cette échelle auparavant. Lorsque AI21 a commencé à entraîner Jamba Mini, le premier modèle de leur gamme hybride, Mamba n’avait jamais été étendu au-delà de 3 milliards de paramètres. Leur modèle hybride a, lui, atteint 13 milliards de paramètres actifs et environ 52 milliards au total en comptant les composants mixture-of-experts. Cela a représenté un immense défi de passage à l’échelle, contraignant l’équipe à déboguer et optimiser l’architecture de façon inédite. Le processus d’optimisation fut en soi un défi fascinant : il a fallu disséquer minutieusement le comportement du modèle, repérer les goulets d’étranglement et mettre en place des solutions permettant à l’architecture hybride de s’entraîner efficacement à cette échelle inédite.

Une des décisions les plus critiques dans l’architecture de Jamba fut de déterminer le ratio optimal entre couches attention et couches espace d’état, ainsi que leur emplacement dans le modèle. Après de nombreuses études d’ablation, AI21 a découvert qu’un ratio de 1:8 — une couche d’attention pour sept couches Mamba — offrait le meilleur compromis entre performance et efficacité. Fait intéressant, le placement des couches d’attention s’est révélé crucial : les meilleurs résultats étaient obtenus en les positionnant au centre de l’architecture, plutôt qu’au début ou à la fin. Des ratios plus agressifs comme 1:6 montraient des gains marginaux, mais ceux-ci restaient dans l’écart-type des résultats et ne justifiaient pas le surcoût computationnel, d’autant que chaque couche transformer ajoute un coût quadratique au cache clé-valeur lors du traitement long-contexte.

Les gains d’efficacité de cette architecture sont substantiels et multiples. À l’entraînement, l’approche hybride réduit les besoins en calcul par rapport aux transformers purs, rendant l’entraînement à l’échelle plus abordable. À l’inférence, les bénéfices sont encore plus marqués pour les applications long-contexte. Mamba a certes un coût fixe plus élevé pour les séquences courtes par rapport à l’attention, mais cet inconvénient disparaît et s’inverse lorsque la longueur des séquences augmente. Pour les usages nécessitant du long contexte — agents, systèmes d’entreprise augmentés par la recherche, personnalisation avec mémoire, et bien d’autres applications émergentes — l’architecture hybride offre des caractéristiques de performance nettement supérieures. La scalabilité mémoire linéaire de Mamba implique que doubler la fenêtre de contexte double la mémoire requise, alors qu’avec l’attention pure, doubler le contexte quadruple la mémoire nécessaire. Cette différence fondamentale devient de plus en plus critique à mesure que les applications exigent des contextes plus longs pour garantir un raisonnement et une mémoire cohérents sur de longues interactions.

Le rôle de FlowHunt dans l’optimisation des workflows IA

À mesure que les organisations adoptent des modèles avancés comme Jamba 3B, l’intégration de ces modèles dans des workflows de production devient cruciale. FlowHunt répond à ce défi en offrant une plateforme complète pour automatiser les workflows IA, du choix et du test des modèles jusqu’au déploiement et à la supervision. Les gains d’efficacité permis par les modèles hybrides tels que Jamba 3B ne se réalisent pleinement que s’ils sont associés à une automatisation intelligente des workflows, capable d’optimiser la façon dont ces modèles sont déployés, testés et monitorés en production. FlowHunt permet aux équipes de construire des systèmes IA sophistiqués exploitant des modèles comme Jamba 3B tout en gardant une visibilité et un contrôle sur l’ensemble du pipeline. En automatisant les aspects routiniers du déploiement et du monitoring, FlowHunt permet aux équipes de se concentrer sur les aspects stratégiques de l’intégration IA, garantissant que les gains d’efficacité computationnelle issus des architectures avancées se traduisent en valeur métier réelle.

L’alliance de modèles efficaces et d’une automatisation intelligente des workflows crée une synergie puissante. Les équipes peuvent déployer Jamba 3B sur des appareils edge ou dans des environnements contraints en mémoire en toute confiance, sachant que les outils de monitoring et d’optimisation de FlowHunt garantiront des performances constantes. Pour les entreprises qui développent des systèmes IA nécessitant du long contexte, de la personnalisation et du raisonnement agentique, FlowHunt fournit l’infrastructure pour gérer efficacement ces workflows complexes. La capacité de la plateforme à automatiser les tests, le déploiement et la supervision permet aux organisations d’itérer rapidement sur leurs systèmes IA, en expérimentant différentes configurations et stratégies de déploiement sans lourdeur manuelle. Cela est particulièrement précieux pour explorer les possibilités des modèles hybrides, car cela permet de comparer différentes architectures et configurations pour trouver l’équilibre optimal selon les cas d’usage.

Jamba 3B : le petit modèle aux grandes capacités

La sortie de Jamba 3B marque une étape importante dans l’accessibilité des capacités avancées de l’IA à un plus large éventail d’applications et de scénarios de déploiement. Contrairement aux modèles précédents de la gamme Jamba, conçus pour la performance maximale à grande échelle, Jamba 3B est spécifiquement optimisé pour les appareils edge et les environnements à mémoire restreinte. L’appellation « 3B » fait référence à la taille du modèle — environ 3 milliards de paramètres —, ce qui le rend assez compact pour fonctionner sur du matériel grand public tout en conservant les bénéfices d’efficacité de l’architecture hybride. C’est un développement crucial, car il démocratise l’accès aux fonctionnalités avancées des modèles de langage, permettant des applications auparavant impossibles pour des raisons computationnelles. Les développeurs peuvent désormais déployer des modèles sophistiqués sur des appareils mobiles, objets connectés, systèmes embarqués et autres plateformes edge sans sacrifier les capacités de raisonnement et de traitement long-contexte qui font la valeur des modèles modernes.

La caractéristique la plus remarquable de Jamba 3B est sa capacité à gérer de longues fenêtres de contexte tout en restant déployable sur des dispositifs edge. Ce mix était auparavant impossible avec les architectures transformer pures — la complexité quadratique de l’attention rendait l’extension du contexte rapidement impossible en mémoire sur ces dispositifs. L’architecture hybride de Jamba 3B change fondamentalement la donne. La complexité linéaire des couches Mamba permet d’étendre le contexte sans la croissance exponentielle de la mémoire qui afflige les modèles à attention pure. Pour les applications nécessitant personnalisation, rétention de mémoire, génération augmentée par la recherche et raisonnement agentique, cette capacité est transformative. Un appareil edge équipé de Jamba 3B peut maintenir un contexte cohérent sur de longues interactions, permettant des applications sophistiquées autrefois réservées au cloud. Cela a des implications profondes sur la confidentialité, la latence et les coûts : les applications peuvent traiter des données sensibles en local, répondre quasi instantanément, et fonctionner sans coûts d’infrastructure cloud.

Sur le marché des mini-modèles, Jamba 3B se démarque comme le seul modèle hybride dans cette catégorie de taille. La plupart des modèles mini existants reposent sur des architectures transformer pures, et subissent donc les mêmes limites d’efficacité que leurs homologues plus grands. L’approche hybride de Jamba 3B lui offre un net avantage en termes de capacité long-contexte et d’efficacité computationnelle. Le modèle y parvient non par des compromis architecturaux, mais grâce aux gains d’efficacité fondamentaux de l’approche hybride. Cela fait de Jamba 3B un choix idéal pour les applications devant concilier taille et capacité, en particulier celles nécessitant du traitement long-contexte sur appareils edge.

La loterie du hardware et les défis d’adoption dans l’industrie

Malgré les avantages évidents des modèles hybrides, leur adoption massive se heurte encore à des obstacles. L’industrie de l’IA a passé des années à optimiser le hardware et les logiciels spécifiquement pour les mécanismes d’attention des transformers. Toutes les grandes plateformes — des GPU NVIDIA aux accélérateurs IA spécialisés — disposent de kernels et d’optimisations sur-mesure pour l’attention. Ces optimisations résultent de longues années d’ingénierie et représentent des investissements conséquents pour rendre l’attention aussi efficace que possible sur chaque plateforme. À l’inverse, les modèles d’espace d’état comme Mamba sont récents : même s’il existe des kernels personnalisés, ces optimisations ne sont pas aussi matures ni aussi déployées sur toutes les plateformes matérielles. Cela crée ce que Barak Lenz appelle « la loterie du hardware » — les avantages d’efficacité des modèles hybrides peuvent être fortement réduits si la plateforme n’a pas d’implémentation optimisée pour les opérations d’espace d’état.

Cet écart d’optimisation matérielle est un vrai frein, mais il n’est pas insurmontable et tend déjà à se réduire. À mesure que la valeur des modèles hybrides et des architectures d’espace d’état est reconnue, les fabricants de hardware auront tout intérêt à investir dans leur optimisation. NVIDIA a déjà commencé à publier des modèles hybrides, et d’autres sociétés suivent, signe que l’industrie perçoit l’importance stratégique de ces architectures. De plus, les gains d’efficacité sont tels que, même sans optimisation parfaite, les modèles hybrides surpassent souvent les modèles à attention pure. La complexité quadratique de l’attention reste une limite fondamentale — même avec des années d’optimisation, elle ne peut rivaliser avec la complexité linéaire des modèles d’espace d’état pour le long contexte. À mesure que la longueur des séquences augmente — ce qui est inéluctable pour répondre aux besoins croissants de contexte pour le raisonnement et la personnalisation —, les avantages des modèles hybrides deviendront de plus en plus évidents.

La tendance de fond vers une attention sélective

Au-delà du travail d’AI21 sur les modèles hybrides, une tendance de fond émerge dans l’industrie : celle d’une utilisation plus sélective de l’attention. Même les entreprises qui n’implémentent pas d’architectures hybrides complètes reconnaissent que l’attention complète dans chaque couche est inutile et gaspilleuse. Beaucoup de modèles récents utilisent l’attention à fenêtre glissante, où chaque token ne porte attention qu’à une fenêtre locale de tokens voisins au lieu de toute la séquence. Cela réduit la complexité de l’attention de quadratique à linéaire (par rapport à la taille de la fenêtre), même si cela reste plus coûteux que les modèles d’espace d’état. Le fait que des chercheurs comme Noam Shazir soient arrivés indépendamment à des conclusions similaires concernant les ratios optimaux — en particulier le ratio 1:8 entre attention locale et globale — suggère qu’il s’agit là d’une propriété fondamentale de la structuration optimale des modèles de langage.

Cette convergence de résultats entre groupes de recherche et entreprises indique que l’industrie se dirige vers un nouveau consensus sur l’architecture optimale. Plutôt que l’approche transformer pure qui a dominé depuis GPT-2, l’avenir semble reposer sur des modèles utilisant l’attention de manière sélective, via des architectures hybrides comme Jamba ou des variantes à fenêtre glissante. Les détails d’implémentation varient, mais le principe sous-jacent reste : l’attention complète à chaque couche est inefficace et superflue. Ce glissement marque une maturation du domaine, allant au-delà du succès initial des transformers vers une compréhension plus fine du moment et du lieu où l’attention est vraiment nécessaire. Pour les praticiens et les entreprises, cela signifie que leurs futurs modèles seront sans doute plus efficaces, autorisant des applications et cas d’usage aujourd’hui hors de portée pour des raisons de coût computationnel.

Les systèmes IA et l’avenir de l’IA en entreprise

Au-delà des modèles individuels, AI21 fait figure de pionnière dans le développement de systèmes IA dépassant la simple inférence de modèles de langage. L’entreprise a publié Jarvis, un système IA précurseur exploitant des outils et ressources externes pour augmenter les capacités des modèles de langage. Cette approche a précédé la généralisation de l’usage d’outils par les modèles de langage et a inspiré des frameworks comme LangChain. L’intuition fondamentale derrière les systèmes IA est que les modèles de langage, aussi puissants soient-ils, ne suffisent pas pour de nombreuses applications réelles. Pour combler le fossé entre deep learning et IA classique, les systèmes doivent pouvoir appeler des outils externes, accéder à des bases de données, exécuter du code, et effectuer d’autres opérations nécessitant plus de rigueur et de déterminisme qu’une simple inférence neuronale.

Maestro, l’offre entreprise d’AI21, incarne l’évolution de cette logique vers un système prêt pour la production et pensé pour les usages métiers. Plutôt que de simplement déployer un modèle de langage en espérant des sorties utiles, Maestro fournit un cadre pour bâtir des systèmes IA capables d’exécuter de façon fiable des tâches complexes en combinant capacités des modèles de langage, usage d’outils, recherche et autres techniques d’IA classique. Cette approche est cruciale pour les applications d’entreprise où fiabilité, précision et auditabilité sont primordiales. Un modèle de langage peut générer des informations plausibles mais incorrectes, alors qu’un système IA capable de vérifier ses réponses sur des sources externes ou d’utiliser des outils pour des tâches précises garantit une fiabilité bien supérieure. Si l’adoption des systèmes IA en entreprise a été plus lente que prévu, cela change à mesure que les organisations saisissent la valeur de l’IA pour automatiser workflows et décisions complexes.

Le timing de cette évolution vers les systèmes IA est crucial. À l’apparition de l’IA générative comme technologie grand public, de nombreuses organisations se sont concentrées sur des usages simples comme la génération de contenu ou les chatbots de service client. Ces applications pouvaient généralement être servies par un modèle de langage avec peu d’infrastructure additionnelle. Mais à mesure que l’expérience grandit et que les cas d’usage se complexifient, les limites des modèles purs deviennent évidentes. Les applications nécessitant du long contexte, de la personnalisation, de la mémoire ou du raisonnement agentique profitent toutes de l’approche structurée des systèmes IA. De plus, les gains d’efficacité de modèles comme Jamba 3B rendent désormais viable le déploiement de systèmes IA sophistiqués sur des appareils edge et dans des environnements à ressources limitées. La convergence entre modèles efficaces et architectures systèmes avancées ouvre de nouvelles possibilités de déploiement de l’IA en entreprise.

Implications pratiques pour les développeurs et les organisations

Pour les développeurs et organisations souhaitant exploiter les modèles de langage avancés, l’émergence de Jamba 3B et des architectures hybrides a plusieurs conséquences majeures. Premièrement, cela suggère que l’ère des transformers purs touche peut-être à sa fin pour les nouveaux développements. Si les modèles transformers existants continueront à être utilisés et optimisés, les nouveaux modèles intègrent de plus en plus des architectures hybrides ou des mécanismes d’attention sélective. Les développeurs doivent donc se familiariser avec ces nouvelles architectures, leurs atouts et leurs limites. Deuxièmement, les gains d’efficacité des modèles hybrides rendent possible le déploiement de modèles sophistiqués dans des contextes auparavant inaccessibles — sur appareils edge, mobiles ou dans des environnements contraints. Cela ouvre la porte à des applications capables de traiter localement des données, de préserver la confidentialité et de répondre avec une latence minimale.

Troisièmement, les capacités long-contexte de modèles comme Jamba 3B rendent réalisables de nouveaux schémas applicatifs. Les applications peuvent désormais maintenir un contexte cohérent sur de longues interactions, permettant une personnalisation avancée, une mémoire durable et un raisonnement agentique. C’est particulièrement précieux pour les usages métier où la gestion de contexte à travers plusieurs interactions et l’intégration à des systèmes externes sont essentielles. Quatrièmement, l’association de modèles efficaces et de plateformes d’automatisation intelligente comme FlowHunt autorise une itération et une expérimentation rapides. Les organisations peuvent tester différentes architectures, stratégies de déploiement et configurations système sans coût computationnel prohibitif. Cette démocratisation de l’expérimentation IA va accélérer l’innovation et faire émerger des usages encore insoupçonnés.

La voie à suivre : les modèles hybrides comme nouveau standard

Tout indique que les modèles hybrides ne sont pas une mode passagère, mais incarnent l’orientation future du développement des modèles de langage. Les avantages d’efficacité sont simplement trop importants pour être négligés, et les performances sont comparables, voire supérieures, aux transformers purs sur la plupart des benchmarks. À mesure que les fabricants de hardware investissent dans l’optimisation des modèles d’espace d’état et autres architectures efficientes, l’avantage pratique des modèles hybrides ne fera que croître. Par ailleurs, la tendance de fond vers une attention sélective — qu’il s’agisse d’architectures hybrides, d’attention à fenêtre glissante ou d’autres approches — marque un changement fondamental dans la conception des architectures modèles. L’approche transformer pure, dominante ces dernières années, cède la place à des architectures plus nuancées, combinant plusieurs mécanismes selon les besoins.

Pour les entreprises qui construisent des systèmes IA, ce changement a des implications stratégiques majeures. Investir dès maintenant dans la compréhension et la pratique des modèles hybrides les positionne pour tirer parti des gains d’efficacité et de capacité offerts par ces modèles. L’association de modèles efficaces comme Jamba 3B, de systèmes IA sophistiqués et d’une automatisation intelligente des workflows constitue une base solide pour bâtir les applications IA de nouvelle génération. À mesure que le domaine évolue, les organisations ayant acquis une expertise sur ces nouvelles architectures et construit des systèmes autour d’elles seront les mieux placées pour profiter des opportunités à venir. Le futur de l’IA ne se résume pas à des modèles plus grands ou à plus de données — il s’agit d’architectures plus intelligentes offrant de meilleures performances et une plus grande efficacité, permettant des applications et usages jusqu’alors impossibles.

Le développement de Jamba 3B et la tendance générale vers les modèles hybrides marquent une maturation du domaine des grands modèles de langage. Plutôt que de simplement faire grossir les architectures existantes, chercheurs et praticiens réfléchissent désormais à la conception de modèles à la fois puissants et efficients. Cette approche réfléchie de la conception, alliée à une évaluation rigoureuse et à la remise en question des idées reçues, promet de grands progrès en IA dans les années à venir. Les modèles hybrides développés aujourd’hui par AI21 et d’autres deviendront probablement la norme pour la construction des modèles de langage à l’avenir, tout comme les transformers l’ont été après leur introduction. Pour toute personne travaillant ou s’intéressant aux modèles de langage, comprendre ces nouvelles architectures et leurs implications est essentiel pour rester à la pointe d’un domaine en évolution rapide.