Présentation de Cactus Hybrid

Cactus Hybrid est une approche développée par Cactus pour améliorer la fiabilité des modèles de machine learning sur les appareils mobiles. Le problème principal est que les modèles légers, qui sont rapides et respectent la vie privée, peuvent parfois fournir des réponses incorrectes.

Fonctionnement de Cactus Hybrid

La solution proposée par Cactus consiste à post-entraîner les modèles pour qu'ils puissent évaluer leur propre confiance dans les réponses qu'ils fournissent. Pour cela, des sondes sont intégrées dans les points de contrôle des modèles, permettant de calculer un score de confiance compris entre 0 et 1 pour chaque réponse. Ce score est retourné sous forme de données structurées et non parsées à partir du texte de la réponse.

Implémentation et avantages

Lorsque le score de confiance est élevé, la réponse peut être fournie directement par le modèle sur l'appareil, ce qui est rapide et respecte la vie privée. En revanche, lorsque le score de confiance est faible, la requête peut être redirigée vers un modèle plus important pour obtenir une réponse plus précise. Cette approche permet de trouver un équilibre entre la rapidité, la confidentialité et l'exactitude des réponses.

Exemple de code

# Exemple de code pour intégrer les sondes de confiance dans un modèle

Cactus Hybrid offre une solution innovante pour améliorer la fiabilité des modèles de machine learning sur les appareils mobiles, en leur permettant de reconnaître lorsqu'ils sont incorrects et en offrant la possibilité de rediriger les requêtes vers des modèles plus puissants lorsque nécessaire.