Alibaba : le géant chinois lâche plus de 100 IA open source ! Tout savoir

Alibaba vient de lâcher une véritable bombe technologique : plus de 100 nouveaux modèles d’IA open source. Mais dans quel but ?

Lors de sa conférence annuelle Apsara, Alibaba a dévoilé plus de 100 IA open source, sous le nom de Qwen 2.5. Avec cette annonce, le géant chinois a également révélé une nouvelle infrastructure complète pour soutenir le développement de l’IA à grande échelle.

Plus de 100 IA open source : pourquoi une telle générosité ?

Alibaba Cloud, la division cloud computing du groupe Alibaba, a rendu public le code source de plus de 100 IA. Ces modèles, connus sous le nom de Qwen 2.5, se déclinent en différentes tailles. Ils vont de 0,5 à 72 milliards de paramètres.

YouTube video

Ces IA se distinguent par leurs capacités accrues en mathématiques et en programmation. Elles prennent en charge plus de 29 langues. Elles sont conçues pour des applications variées, allant de la recherche scientifique à l’industrie automobile en passant par les jeux vidéo

Depuis leur lancement en avril 2023, les modèles Qwen ont déjà accumulé plus de 40 millions de téléchargements. Et ce, sur des plateformes spécialisées comme et ModelScope. Ces modèles ont même donné naissance à plus de 50 000 modèles dérivés rien que sur Hugging Face.

Selon Jingren Zhou, CTO d’Alibaba Cloud Intelligence : « Cette initiative vise à donner plus de pouvoir aux développeurs et aux entreprises, quelle que soit leur taille. Le but est d’améliorer leur capacité à exploiter les technologies de l’IA et encourager la croissance de la communauté open source. »

Pour des IA plus performantes ?

Hormis les modèles open source, Alibaba Cloud a également annoncé la mise à jour de son modèle propriétaire Qwen-Max. Cette version améliorée rivalise avec les meilleurs modèles du marché en matière de compréhension du langage, de raisonnement mathématique et de codage.

Dans le cadre de cette annonce, Alibaba a aussi dévoilé une nouvelle infrastructure full-stack. Cette dernière est spécialement conçue pour répondre à la demande croissante en puissance de calcul pour l’IA.

Cette infrastructure intègre des innovations pour l’informatique, la mise en réseaux et les centres de données. Le but est de soutenir le développement et le déploiement à grande échelle des modèles d’IA.

L’entreprise a également renforcé ses capacités multimodales en introduisant un nouveau modèle de conversion texte en vidéo. Intégré à la famille Tongyi Wanxiang, cet outil est capable de produire des vidéos de haute qualité dans divers styles visuels. Et ce, seulement à partir d’invite textuelle en chinois et en anglais.

Alibaba Cloud a également dévoilé Qwen2-VL, une version améliorée de son modèle de langage visuel. Celle-ci peut comprendre des vidéos de plus de 20 minutes et de gérer des questions-réponses basées sur ces vidéos.

En parallèle, la société a lancé AI Developer, un assistant IA basé sur Qwen. Il est destiné à aider les programmeurs à automatiser des tâches comme l’analyse des besoins, la programmation de code, ainsi que la détection et la correction des bogues.

Alibaba Cloud révolutionne aussi son infrastructure…

Pour accompagner ces avancées en IA, Alibaba Cloud a annoncé plusieurs améliorations de son infrastructure. Parmi ces dernières figurent :

  • CUBE DC 5.0, une architecture de centre de données de nouvelle génération améliorant l’efficacité énergétique et opérationnelle.
  • Alibaba Cloud Open Lake, une solution conçue pour optimiser l’utilisation des données dans les applications d’IA générative.
  • PAI AI Scheduler, un moteur de planification cloud natif pour une gestion optimisée des ressources informatiques.
  • DMS : OneMeta+OneOps, une plateforme unifiée de gestion des métadonnées sur plusieurs environnements cloud.
  • Instance Enterprise Elastic Compute Service (ECS) de 9e génération, offrant des performances accrues pour diverses applications.

Ces MAJ d’Alibaba Cloud, y compris la publication des modèles open source, offrent un support complet aux clients et partenaires. Elles visent à maximiser les bénéfices des technologies récentes pour créer des applications d’IA plus efficaces, durables et inclusives.

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