【L'avenir au-delà des LLM : pourquoi les petits modèles et les bonnes données sont la clé ?】 Au cours des deux dernières années, les LLM (grands modèles de langage) sont devenus synonymes du monde de l'IA, de GPT à Claude, de Gemini à Llama, chaque entreprise rivalisant en termes de nombre de paramètres, de capacités émergentes et de limites de raisonnement. Mais alors que la frénésie technologique revient à la raison, une nouvelle tendance émerge progressivement : les petits modèles (Small Language Model, SLM) et les données de haute qualité deviennent le véritable centre d'intérêt de la prochaine étape de l'évolution de l'IA. Cet article part de cette tendance pour réexaminer le rôle clé joué par OpenLedger et réfléchir au code de la concurrence à l'ère « post-LLM ». I. Les limites des grands modèles : ce n'est pas parce que les paramètres sont plus nombreux qu'ils sont meilleurs Il ne fait aucun doute que les grands modèles ont ouvert une nouvelle ère pour l'IA. Mais avec l'accumulation et l'expansion des LLM, plusieurs limites deviennent de plus en plus évidentes : (1) Coût de raisonnement trop élevé : les grands modèles nécessitent généralement des ressources de calcul coûteuses, ce qui les rend inadaptés au déploiement en périphérie ou aux appels fréquents ; (2) Vitesse de réponse lente : en particulier dans des scénarios de raisonnement complexe ou de traitement de longs contextes, il existe des délais et une inefficacité ; (3) Le dilemme du « niveau moyen » : les grands modèles recherchent la généralité, mais manquent de capacité de réponse précise aux problèmes de domaines verticaux ; (4) Données non traçables : les données utilisées lors de l'entraînement des modèles sont souvent mélangées, avec des problèmes de biais, d'abus et d'opacité. Ces problèmes limitent non seulement le déploiement à grande échelle des LLM, mais offrent également une opportunité de percée pour les SLM et les systèmes d'innovation axés sur les données. II. Les avantages de l'ère des petits modèles : légers, spécialisés, contrôlables L'émergence des SLM n'est pas un hasard, mais une réflexion sur l'inefficacité et l'instabilité des grands modèles. Dans plusieurs scénarios pratiques, les SLM présentent les avantages suivants : (1) Personnalisable : peut être ajusté autour de tâches spécifiques (comme le service client, le trading, la traduction, etc.), avec des performances plus ciblées ; (2) Coût faible : les frais de raisonnement sont moindres, adaptés au déploiement local, sur mobile ou sur des nœuds périphériques ; (3) Forte contrôlabilité : le processus d'entraînement est plus court, permettant de documenter clairement les sources de données utilisées, ce qui est favorable à la traçabilité et à la conformité ; (4) Déploiement décentralisé : plus facile à intégrer dans un environnement Web3, formant un réseau de modèles appelables et audités sur la chaîne. Cette tendance s'aligne également profondément avec la philosophie de conception d'OpenLedger. III. La position d'OpenLedger : redéfinir le paradigme des modèles avec de « bonnes données » OpenLedger ne concurrence pas directement le niveau des modèles LLM, mais choisit de reconstruire le système de données à la base, au service de l'émergence des SLM. Sa logique centrale est : (1) Rendre les données « précieuses » : grâce au mécanisme PoA et au réseau Datanets, fournir des actifs de données fiables, traçables et échangeables pour les modèles d'IA ; (2) Encourager l'ouverture des modèles : le modèle Payable AI permet aux SLM d'être appelés et intégrés dans des tâches, tout en répartissant les revenus en fonction de l'utilisation ; (3) Inciter les contributions réelles : grâce à un système de réputation et à des mécanismes d'incitation, lier les intérêts des producteurs de données, des développeurs de modèles et des appelants. Cela signifie qu'OpenLedger construit un écosystème ouvert autour de « petits modèles + bonnes données », fournissant un complément structurel à l'ère post-LLM. IV. Perspectives d'avenir : passer de « grand et complet » à « petit et spécialisé » On peut prévoir que l'IA de demain ne sera pas dominée par un seul grand modèle, mais plutôt un réseau de « micro-unités intelligentes » centrées sur des scénarios. Ces petits modèles : (1) Se connecter à des sources de données de haute qualité, plutôt que de se fier au bruit d'Internet ; (2) Vérifier leur processus d'entraînement et leur historique d'appels grâce à des mécanismes sur la chaîne, renforçant leur crédibilité ; (3) Interagir avec différents protocoles d'application (DeFi, GameFi, social, etc.) pour construire une couche d'outils Web3 alimentée par l'IA. OpenLedger est en train de construire l'infrastructure pour cette tendance : il ne s'agit pas de rivaliser en termes de paramètres, mais de rivaliser en termes de « mécanisme de valorisation des données » et de « modèle de répartition des incitations », fournissant essentiellement une plateforme publique pour offrir un sol fiable aux modèles d'IA. L'ambition d'OpenLedger n'est pas de créer le prochain GPT, mais de fournir un soutien de base pour la circulation des données, la reconnaissance de la réputation et les mécanismes d'incitation pour la prochaine génération de SLM. En dehors du vieux paradigme où « les paramètres sont le pouvoir », il tente de répondre à une question plus essentielle : « Qui peut fournir un sol fiable pour l'avenir de l'IA ? » À une époque où les modèles ne sont plus omnipotents et où les données deviennent essentielles, OpenLedger se trouve à un tournant narratif crucial.