「Créateur d'IALa route vers | Introduction de l'articleプ ラ イ バ シ ーも速度も両立！On-device LLMでスマホAIの未来を先取りしよう！#OnDeviceLLM #スマホAI #エッジコンピューティング
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Qu'est-ce que la technologie d'IA « On-device LLMs » ? Une explication facile à comprendre pour les débutants !
Bonjour, je m'appelle John. Pour ceux qui s'intéressent à l'IA mais n'apprécient pas la terminologie, j'aimerais aujourd'hui vous parler des « LL.M. On-Device ». Ces LLM sont un type de LLM (grand modèle de langageIl s'agit d'une technologie qui exécute l'IA (c'est-à-dire une IA intelligente ayant appris de nombreux langages) directement sur votre appareil, comme votre smartphone ou votre PC, plutôt que sur un serveur cloud. Imaginez !ChatbotMême sans connexion Internet, l'IA peut répondre à vos questions simplement depuis votre appareil. Ce qui attire l'attention, c'est la possibilité d'utiliser l'IA rapidement tout en protégeant votre vie privée.
Cette technologie résout principalement les problèmes de confidentialité des données et de latence. L'IA classique envoie les données vers le cloud pour traitement, ce qui comporte un risque de fuite d'informations personnelles et implique un temps d'attente en cas de connexion internet lente. En revanche, avec les LLM embarqués, les données restent sur l'appareil et le traitement est rapide. Les points clés sont :2025 年Actuellement, Apple etGoogleDe grandes entreprises comme Google l'adoptent activement, et son utilisation se répand dans les applications du quotidien. Sur X (anciennement Twitter), un expert a également exprimé son enthousiasme : « L'IA du futur fonctionnera sur les appareils ! »
Expliquer les mécanismes technologiques de manière simple à comprendre à l'aide d'exemples quotidiens
Prenons une analogie familière pour expliquer le fonctionnement des LLM sur appareil. Un LLM est un modèle d'IA entraîné sur une quantité massive de données textuelles, comme une bibliothèque géante remplie de livres. Cependant, pour fonctionner sur un appareil, le modèle doit être compact et léger. Imaginez un peu comme remplacer un gros camion par un vélo léger pour transporter des marchandises. Techniquement, la quantification (une méthode de compression compacte des données) et LoRA (une technique de réglage fin efficace des modèles) sont utilisées pour assurer le bon fonctionnement du modèle sur une puce de smartphone. J'ai appris dans un article sur X qu'Apple utilise un LLM à 3 B paramètres (unité de taille du modèle) sur l'appareil, ce qui est apparemment supérieur aux autres modèles plus grands.
Plus précisément, une puce d'IA intégrée à l'appareil (par exemple, un Neural Engine) convertit les mots saisis en vecteurs (chaînes de nombres) et les traite. Pour prendre un exemple courant, cela ressemble à la fonctionnalité de votre smartphone qui améliore instantanément les photos que vous prenez. Tout se fait directement sur l'appareil, sans internet. Si la dépendance au cloud était autrefois la norme, ces technologies embarquées ont évolué au point de permettre également de réduire la consommation de batterie. À l'avenir, même les appareils plus petits pourraient être capables d'effectuer des tâches complexes.
Le principe fondamental de ce système réside dans l'informatique de périphérie (une méthode de calcul exécutée directement sur les périphériques) qui garantit la confidentialité. Par exemple, la conversion de la voix en texte est effectuée au sein même de l'appareil. L'article officiel de NEC, source d'information fiable, explique également le système LLM.自然 言語 処理Elle est présentée comme une innovation.
Revenons sur l'histoire du développement
Examinons l'histoire des modèles de langage embarqués, d'hier à aujourd'hui. Tout a commencé à la fin des années 2010 avec l'émergence du modèle Transformer, technologie sous-jacente aux modèles de langage. En 2017, Google a annoncé Transformer, rendant possible l'exécution de modèles de langage volumineux. Cependant, initialement, leur exécution était limitée au cloud, et leur déploiement sur des appareils restait un rêve. Vers 2020, des modèles allégés pour appareils mobiles ont commencé à être développés, avec l'apparition de TensorFlow Lite et Core. MLCe type de framework a gagné en popularité. Auparavant, les faibles performances des appareils constituaient un problème, mais en 2022, Apple a renforcé son Neural Engine, ce qui a permis une avancée majeure.
Aujourd'hui, en 2025, Apple Intelligence en est un parfait exemple, et la technologie permettant d'exécuter 2024B LLM, annoncée en 3, sur l'iPhone est en passe de devenir la norme. Dans un tweet publié sur X, Philipp Schmid, en 2024, évoquait également l'adaptation d'Apple à LoRA. Le développement est rapide et la technologie embarquée se généralise, remplaçant l'approche cloud du passé.
Une équipe et une communauté dynamiques
Si l'équipe de développement des LLM sur appareil est principalement composée d'ingénieurs d'Apple et de Google, la communauté open source est également florissante. Par exemple, les développeurs partagent des modèles sur des plateformes comme Hugging Face. La communauté discute activement du sujet sur X, et l'influenceur Rohan Paul a partagé un « aperçu des LLM, de la formation à l'inférence » en 2024, qui a été retweeté par de nombreuses personnes.
Par ailleurs, dans un article de Dev Khanna paru en 2025, le modèle Gemma de Google a été présenté comme une IA sur appareil axée sur la confidentialité, et la réaction de la communauté a été positive. En observant les interactions avec X, les développeurs se posaient des questions pratiques, comme « Quelle est l'autonomie de cette batterie ? », et on avait l'impression que tout le monde perfectionnait sa technologie ensemble.
Exemples d'utilisation : Utilisations actuelles et futures
Commençons par examiner des cas d'utilisation actuels : les assistants vocaux pour smartphone. Siri d'Apple utilise des LLM intégrés à l'appareil pour répondre à des questions hors ligne. Par exemple, vous pouvez consulter les prévisions météo sans connexion internet. Autre exemple : une application de traduction en temps réel qui convertit les langues sur l'appareil, pratique en voyage.
Un exemple futur est celui des conseils de santé fournis par les objets connectés. L'IA qui analyse les données de fréquence cardiaque et donne des conseils fonctionne tout en protégeant la vie privée.自動 運 転On prévoit également son utilisation pour la navigation cartographique embarquée à haute vitesse dans les voitures. Dans un article publié sur X, Sophia Lin a salué le modèle à faible latence de Liquid AI, le qualifiant d'intelligence artificielle matérielle du futur en 2025.
Le troisième domaine concerne les applications éducatives. À l'avenir, l'IA pourrait se généraliser et personnaliser l'apprentissage des enfants sur les appareils. Aujourd'hui, c'est simple, mais demain, ce sera plus interactif.
Comparaison concurrentielle : en quoi sont-elles différentes ?
- LLM basé sur le cloud (par exemple, GPT-4)
- IA hybride (par exemple, Google Assistant)
- Autres modèles sur l'appareil (par exemple, le Llama de Meta)
Les LLM sur appareil se distinguent par leur confidentialité et leur rapidité. Les LLM basés sur le cloud sont puissants, mais ils comportent des risques liés à la transmission des données et à la latence. Les LLM sur appareil, quant à eux, offrent la tranquillité d'esprit de savoir que les données restent sur l'appareil. Par exemple, le modèle d'Apple, optimisé par LoRA, est réputé supérieur à son concurrent, le modèle 7B, dans sa version X.
Les modèles hybrides s'appuient sur Internet, tandis que les modèles sur appareil offrent l'avantage d'une prise en charge hors ligne. Llama de Meta est ouvert, mais celui d'Apple est mieux optimisé pour différents appareils. Globalement, les LLM sur appareil se distinguent par leur praticité au quotidien.
Soyez conscient des risques et des précautions
L'un des risques réside dans les limitations de performances. Si les spécifications de l'appareil sont faibles, il pourrait ne pas être en mesure de répondre à des questions complexes. D'un point de vue éthique, il est possible que des biais d'IA (préjugés dus aux données d'entraînement) subsistent. D'un point de vue juridique, les lois sur la protection de la vie privée doivent être respectées, mais il convient également d'être prudent lors de la manipulation des données sur l'appareil.
Un autre problème concerne la sécurité. Si un appareil est piraté, le modèle d'IA risque d'être utilisé à mauvais escient. En termes de performances, la consommation de batterie augmente, ce qui peut entraîner une inutilisation prolongée. Un article sur AIsmiley souligne les problèmes liés à LLM, une information fiable. Assurez-vous de consulter les directives officielles avant de l'utiliser.
Écoutons les experts
Dans la publication de X, Philipp Schmid a indiqué que « le 2024B LLM d'Apple utilisera LoRA sur l'appareil pour effectuer des tâches » en 3, et a estimé que ses performances étaient supérieures à celles des autres modèles. C'est un ingénieur fiable.
Par ailleurs, l'article de Rohan Paul paru en 2025 a passé en revue l'évolution de la formation et de l'inférence LLM, soulignant l'importance de l'implémentation sur appareil. Sophia Lin a également commenté en 2 que LFM2025-VL de Liquid AI constitue « une avancée majeure vers une IA puissante sur appareil ». Ces avis d'experts constituent des références utiles.
Dernières nouvelles et événements à venir
Actuellement en cours
Depuis août 2025, Apple Intelligence progresse, le LLM sur appareil étant désormais standard sur iOS. L'article HackerNoon de X aborde les problèmes de performances de stockage des smartphones. Les modèles Liquid AI attirent également l'attention pour leur faible latence.
今後 の 予 定
D'ici 2026, des modèles encore plus petits devraient être installés dans les appareils IoT. L'extension Gemma de Google et l'évolution du framework d'IA React Native sont attendues. Selon une annonce officielle, le LLM d'entreprise d'Anthropic renforce actuellement la prise en charge des appareils.
FAQ : Réponses aux questions fréquemment posées
Q1 : Quel est l’intérêt des LLM sur appareil ? R : Leur principal atout est que l’IA fonctionne sans Internet. Par exemple, vous pouvez discuter en avion. Cela protège votre vie privée et est rapide. Actuellement, on peut l’utiliser sur smartphone, mais à l’avenir, elle sera encore plus polyvalente.
Q2 : Comment cela fonctionne-t-il sur l'appareil ? R : Le modèle est réduit et calculé sur une puce de smartphone. Pour mettre les choses en perspective, c'est comme mettre une grande encyclopédie dans un dictionnaire de poche. C'était impossible autrefois, mais aujourd'hui, grâce aux progrès technologiques, c'est possible.
Q3 : La batterie se décharge-t-elle rapidement ? R : Elle consomme un peu d'énergie, mais les modèles récents sont plus économes. Même dans les publications X, Liquid AI privilégie une faible consommation d'énergie. Ajustez les paramètres lorsque vous l'utilisez.
Q4 : La confidentialité est-elle vraiment sûre ? R : Comme les données ne quittent jamais l’appareil, celui-ci est hautement sécurisé. Cependant, la sécurité de l’appareil lui-même est importante. Les experts la citent également comme un atout.
Q5 : Quels types d’applications verront le jour à l’avenir ? R : La gestion de la santé et l’aide à l’apprentissage sont attendues. Par exemple, des conseils d’IA sur une montre. Si l’on en croit les tendances actuelles, l’IA fera probablement partie de notre quotidien.
Q6 : Comment les débutants peuvent-ils l'essayer ? R : Depuis la dernière application d'intelligence artificielle d'Apple pour iPhone ou Android. Téléchargez-la depuis le site officiel et commencez par des questions simples. Consultez les publications X de la communauté.
Liens connexes
Si vous voulez en savoir plus, jetez un œil à ceux-ci !
- Résumé des dernières technologies LLM en 2024 (Qiita)
- Explication du système LLM (NEC)
- Qu'est-ce qu'un modèle de langage à grande échelle ? (AIsmiley)
Réflexions et impressions de l'auteur
En repensant aux discussions en temps réel et aux progrès techniques concernant les LLM sur appareil, j'ai été impressionné par la philosophie de conception et la flexibilité de la structure de développement, qui était spécialisée pour des cas d'utilisation spécifiques.
À en juger par la tendance actuelle, il est probable que cette pratique gagne encore en popularité à l'avenir. En particulier, la rapidité des retours obtenus grâce aux interactions sur X semble avoir un impact positif sur le cycle d'amélioration des projets.
*Cet article est à titre informatif seulement.InvestissementCela ne signifie pas que nous vous recommandons d'utiliser ou d'installer le produit. La décision finale vous appartient.