Top 5 des LLM Open Source que vous devez savoir [décembre 2023]

Résumé:

Explorez l'avant-garde de l'innovation en matière d'IA avec les 5 meilleurs modèles LLM (Large Language Models) open source de 2023. Des paramètres révolutionnaires 180B de Falcon aux prouesses multilingues de BLOOM, plongez dans les fonctionnalités de pointe qui façonnent l'avenir. Découvrez les atouts et les applications potentielles de Llama 2, GPT-NeoX-20B et MPT-7B, permettant aux entreprises d'évoluer en toute sécurité dans le paysage en évolution de l'IA.

Introduction

Le monde de l’intelligence artificielle (IA) évolue rapidement, et une grande partie de ce changement vient de ce qu’on appelle les grands modèles linguistiques (LLM). Ce ne sont pas seulement des outils classiques ; ils sont comme les leaders d’une nouvelle phase technologique. Considérez-les comme des systèmes vraiment intelligents qui changent la façon dont nous utilisons nos téléphones, ordinateurs et autres gadgets.

Les entreprises peuvent opter pour un logiciel open source LLM (Large Language Model) au lieu de s'appuyer sur des services de chatbot externes tels que ChatGPT, Claude.ai ou Phind pour répondre aux problèmes de confidentialité et de sécurité. L'exécution d'un LLM open source sur votre machine garantit que les données sensibles et les informations confidentielles restent sous le contrôle de l'entreprise, minimisant ainsi le risque d'exposition à des entités externes. Cette approche est particulièrement cruciale sur les plateformes où les interactions pourraient être examinées par des humains ou utilisées pour former de futurs modèles. En exploitant localement un logiciel LLM open source, une entreprise peut maintenir un niveau plus élevé de sécurité et de confidentialité des données, résolvant ainsi les problèmes potentiels de confidentialité associés aux applications externes.

Ce qui est passionnant, c'est que bon nombre de ces LLM sont open source. Cela signifie que toute personne intéressée et possédant certaines compétences techniques peut les utiliser, les modifier et même les améliorer. C'est comme avoir un ami IA super intelligent avec lequel vous pouvez apprendre et enseigner de nouvelles astuces.

Top 5 des LLM open source de 2023

Dans ce blog, nous allons examiner cinq de ces incroyables LLM open source. Chacun est spécial à sa manière, apportant de nouvelles idées et capacités au monde de l’IA.

LLM Faucon

Falcon LLM se présente comme un grand modèle de langage (LLM) révolutionnaire développé par le Technology Innovation Institute (TII) à Abu Dhabi. Il est conçu pour propulser les applications et les cas d’utilisation, garantissant ainsi la résilience future de notre monde. La suite comprend actuellement les modèles d'IA paramétriques Falcon 180B, 40B, 7.5B et 1.3B, ainsi que l'ensemble de données REFINEDWEB méticuleusement organisé. Ensemble, ils présentent une gamme diversifiée et complète de solutions.

Voici une présentation complète de ses principales caractéristiques, points forts et utilisations potentielles, ainsi que des sources pertinentes pour une exploration plus approfondie :

Principales caractéristiques:

• Taille massive : Avec 180 milliards de paramètres, Falcon 180B possède une capacité d'apprentissage et de performances impressionnante, surpassant plusieurs autres LLM open source.
• Formation efficace : formé sur un ensemble de données raffiné de 3 500 milliards de jetons, garantissant précision et qualité tout en optimisant l'utilisation des ressources.
• Disponibilité Open Source : Le code et les données de formation sont accessibles au public sur Hugging Face, favorisant la transparence et les contributions de la communauté.
• Performance supérieure : Falcon a surpassé GPT-3 sur divers benchmarks tout en nécessitant moins de ressources de formation et d'inférence, ce qui en fait une option plus efficace.
• Divers modèles : TII propose différentes versions de Falcon, notamment des modèles d'IA à paramètres 180B, 40B, 7,5B et 1,3B, des modèles spécialisés pour des tâches spécifiques telles que l'écriture d'histoires longues.

Forces:

• Pipeline de données de haute qualité : les processus rigoureux de filtrage et de déduplication des données de TII garantissent des données de formation précises et fiables pour Falcon.
• Capacités multilingues : Falcon peut gérer efficacement plusieurs langues, même si son objectif principal est l'anglais.
• Potentiel de réglage fin : Falcon peut être réglé avec précision pour des tâches spécifiques, améliorant encore ses performances et son adaptabilité.
• Développement axé sur la communauté : la nature open source permet des améliorations et des recherches collaboratives, accélérant ainsi le développement de Falcon.

Applications potentielles:

• Traitement du langage naturel (NLP) : Falcon peut exceller dans diverses tâches de PNL telles que le résumé de texte, l'analyse des sentiments et la génération de dialogues.
• Génération de contenu créatif : le modèle peut aider les écrivains et les artistes à générer différents formats créatifs tels que des poèmes, des scripts et des pièces musicales.
• Éducation et recherche : les expériences d'apprentissage personnalisées, la génération de contenu éducatif et le soutien à la recherche sont autant d'applications potentielles.
• Affaires et marketing : Falcon peut alimenter des chatbots intelligents, personnaliser les campagnes marketing et analyser efficacement les données clients.

Ressources additionnelles :

• Site Web de Falcon LLM : https://www.tii.ae/news/abu-dhabi-based-technology-innovation-institute-introduces-falcon-llm-foundational-large
• Carte modèle Hugging Face Falcon : https://huggingface.co/spaces/tiiuae/falcon-180b-demo
• Article de blog TII Falcon : https://huggingface.co/tiiuae/falcon-180B
• Vidéo YouTube sur le Falcon-180B : https://www.youtube.com/watch?v=9MArp9H2YCM

LAMA 2

Llama 2, un grand modèle de langage open source développé par Meta AI et Microsoft, présente des capacités exceptionnelles pour générer du contenu diversifié, des poèmes au code, en passant par la réponse aux questions et la traduction de langues. Il surpasse les autres LLM en matière de références de raisonnement et de codage, en mettant l'accent sur la sécurité grâce à l'apprentissage par renforcement et en fournissant un « Guide d'utilisation responsable ». Bien qu'il soit encore en cours de développement, les utilisateurs doivent être conscients des inexactitudes potentielles, des résultats biaisés et de la nécessité d'une expertise technique pour une utilisation optimale. Une utilisation responsable est primordiale pour libérer tout le potentiel de Llama 2 et révolutionner divers domaines.

Construit sur la base du Llama original, Llama 2 surpasse son prédécesseur de plusieurs manières :

• Formation diversifiée : formés sur un ensemble de données beaucoup plus vaste et varié, garantissant une meilleure compréhension et performance dans différentes tâches.
• Disponibilité ouverte : contrairement à l'accès limité de son prédécesseur, Llama 2 est facilement disponible pour la recherche, le développement et même des applications commerciales sur des plateformes comme AWS, Azure et Hugging Face.
• Objectif sécurité : Meta a donné la priorité à la sécurité en mettant en œuvre des mesures visant à minimiser la désinformation, les préjugés et les résultats nuisibles.
• Formation améliorée : proposée en différentes versions avec un nombre de paramètres allant de 7 milliards à 70 milliards, répondant à divers besoins et ressources.

Lama 2 contre Lama :

Voici une comparaison rapide pour comprendre les principales différences :

Applications potentielles de Lama 2 :

• Chatbots et assistants virtuels : des capacités de dialogue améliorées peuvent générer des interactions plus naturelles et engageantes.
• Génération de texte et contenu créatif : générez différents formats créatifs tels que des poèmes, des scripts ou du code, pour aider les écrivains et les artistes.
• Génération de code et programmation : aidez les développeurs dans des tâches telles que la complétion de code et la détection de bogues.
• Éducation et recherche : personnalisez les expériences d'apprentissage, générez du contenu éducatif et assistez les chercheurs dans diverses tâches.
• Commerce et marketing : améliorez le service client grâce aux chatbots, personnalisez les campagnes marketing et analysez les données clients.

Limites et considérations :

• Comme tous les LLM, Llama 2 est encore en développement et peut générer des résultats inexacts ou biaisés.
• Une utilisation responsable et éthique est cruciale pour éviter d’éventuels abus et préjugés.
• Différentes versions nécessitent des ressources de calcul variables, il est donc important de choisir la bonne.

Ressources:

• Site Web Meta AI LLAMA : https://ai.meta.com/blog/large-lingual-model-llama-meta-ai/
• Article de blog Meta AI sur LLAMA2 : https://ai.meta.com/blog/large-lingual-model-llama-meta-ai/
• Carte modèle Hugging Face LLAMA2 : https://huggingface.co/models?search=llama

BLOOM LLM

Bloom LLM, né des efforts collaboratifs d'une communauté mondiale, est devenu une véritable force dans le paysage de l'IA open source. Voici une présentation complète de ses principales fonctionnalités, de ses applications potentielles et de ce qui le rend unique :

Qu'est-ce que BLOOM LLM?

BLOOM est un LLM massif et multilingue, doté de 176 milliards de paramètres et formé sur un nombre impressionnant de 46 langages et 13 langages de programmation. Développé dans le cadre d'un projet collaboratif d'un an impliquant Hugging Face et des chercheurs de plus de 70 pays, BLOOM incarne l'esprit de l'IA open source.

Principales caractéristiques de BLOOM :

• Prouesses multilingues : générez un texte cohérent et précis dans 46 langues, allant au-delà des modèles typiques centrés sur l'anglais.
• Accès Open Source : le code source et les données de formation sont accessibles au public, favorisant la transparence et l'amélioration pilotée par la communauté.
• Génération de texte autorégressive : étend et complète les séquences de texte de manière transparente, ce qui la rend idéale pour diverses tâches créatives et informatives.
• Nombre massif de paramètres : avec 176 milliards de paramètres, BLOOM se classe parmi les LLM open source les plus puissants, offrant des performances supérieures.
• Collaboration mondiale : le développement du modèle illustre la puissance de la coopération internationale dans l'avancement de la technologie de l'IA.
• Accessibilité gratuite : tout le monde peut accéder et utiliser BLOOM via la plateforme Hugging Face, démocratisant ainsi l'accès aux outils d'IA de pointe.
• Formation à l'échelle industrielle : formé sur une grande quantité de données textuelles utilisant des ressources informatiques importantes, garantissant des performances robustes.

Applications potentielles de BLOOM :

• Communication multilingue : facilitez la communication interculturelle en traduisant des textes et en générant du contenu spécifique à la langue.
• Écriture créative et génération de contenu : aider les écrivains et les artistes dans divers formats comme des poèmes, des scripts, du code, des pièces musicales, etc.
• Éducation et recherche : personnalisez les expériences d'apprentissage, générez du matériel pédagogique et soutenez les efforts de recherche dans divers domaines.
• Business et marketing : améliorez le service client avec des chatbots multilingues, personnalisez les campagnes marketing et analysez efficacement les données.
• Développement de l'IA open source : servir de base à la poursuite de la recherche et du développement dans le domaine de l'IA open source, favorisant l'innovation communautaire.

Qu'est-ce qui rend BLOOM unique ?

• Objectif multilingue : contrairement à de nombreux LLM principalement axés sur l'anglais, les capacités multilingues de BLOOM ouvrent de nouvelles possibilités de communication et de compréhension globales.
• Ouverture et transparence : l'accès public au code et aux données de formation permet une participation plus large à l'amélioration et à l'utilisation du modèle.
• Développement collaboratif : la création du modèle grâce à une collaboration mondiale démontre le potentiel de l'IA open source pour surmonter les barrières géographiques et culturelles.

Limites et considérations :

• Comme pour tous les LLM, BLOOM est encore en cours de développement et peut générer des résultats inexacts ou biaisés. Une utilisation responsable et éthique est cruciale.
• Utiliser efficacement BLOOM nécessite des connaissances techniques et une compréhension de ses capacités.
• La grande taille du modèle peut nécessiter des ressources de calcul importantes pour certaines tâches.

Ressources:

• Site Web BigScience BLOOM : https://huggingface.co/bigscience/bloom-intermediate
• Carte modèle Hugging Face BLOOM : https://bigscience.huggingface.co/blog/bloom
• Article de blog BigScience sur BLOOM : https://huggingface.co/bigscience/bloom
• Dépôt de cartes modèles BLOOM sur GitHub : https://github.com/bigscience-workshop/model_card

GPT-NeoX-20B

Il s'agit d'un autre LLM open source qui prend de l'importance et présente des capacités et un potentiel remarquables. Voici un aperçu de ses principales caractéristiques, points forts et applications potentielles :

Qu’est-ce que GPT-NeoX-20B ?

• Développé par EleutherAI, GPT-NeoX-20B est un modèle de langage autorégressif de 20 milliards de paramètres formé sur Pile, un ensemble de données massif de texte et de code.
• Son architecture emprunte à GPT-3 mais avec des optimisations significatives pour des performances et une efficacité améliorées.
• GPT-NeoX-20B excelle dans plusieurs domaines :
  • Raisonnement en quelques étapes : s'acquitte exceptionnellement bien des tâches nécessitant la compréhension et l'application d'informations tirées d'exemples limités.
  • Génération de texte long : génère un texte cohérent et grammaticalement correct, même pour de longues séquences.
  • Génération et analyse de code : Peut comprendre et générer du code, aidant les développeurs dans diverses tâches.

Points forts du GPT-NeoX-20B :

• Open-source : le code et les pondérations du modèle sont accessibles au public, encourageant les contributions et la recherche de la communauté.
• Formation efficace : utilise la bibliothèque DeepSpeed ​​pour une formation efficace, nécessitant moins de ressources de calcul par rapport aux autres LLM.
• Fort apprentissage en quelques étapes : fonctionne exceptionnellement bien sur des tâches avec des données limitées, ce qui le rend adaptable à divers scénarios.
• Génération de texte long : génère un texte cohérent et grammaticalement correct, même pour de longues séquences, idéal pour l'écriture créative et la génération de contenu.
• Génération et analyse de code : comprend et génère du code, aidant potentiellement les développeurs dans la détection des bogues, la complétion du code et d'autres tâches.

Applications potentielles du GPT-NeoX-20B :

• Assistants personnels et chatbots : Améliorez leurs capacités à comprendre et à répondre à des questions et demandes complexes.
• Écriture créative et génération de contenu : Aider les écrivains et les artistes à générer différents formats créatifs comme des poèmes, des scripts, des pièces musicales, etc.
• Éducation et recherche : Personnalisez les expériences d'apprentissage, générez du contenu pédagogique et soutenez la recherche dans divers domaines.
• Développement de logiciels : aidez les développeurs dans des tâches telles que la complétion du code, la détection des bogues et l'analyse du code.
• Recherche sur l'IA open source : servir de base à la poursuite de la recherche et du développement dans le domaine de l'IA open source, favorisant ainsi l'innovation.

Limites et considérations :

• Comme pour tous les LLM, GPT-NeoX-20B est encore en cours de développement et peut parfois générer des résultats inexacts ou biaisés. Une utilisation responsable et éthique est cruciale.
• Utiliser tout son potentiel peut nécessiter des connaissances techniques et une compréhension de ses capacités.
• La taille du modèle peut nécessiter des ressources de calcul importantes pour certaines tâches.

Ressources:

• Dépôt EleutherAI GitHub : il s'agit du référentiel officiel de GPT-NeoX-20B, où vous pouvez trouver le code source, les scripts de formation et les modèles pré-entraînés. (Source : https://github.com/EleutherAI/gpt-neox)
• Carte modèle Hugging Face : La carte modèle Hugging Face fournit un aperçu complet du GPT-NeoX-20B, y compris ses capacités, ses limites et ses résultats de référence. (Source : https://huggingface.co/EleutherAI/gpt-neox-20b)
• Article de blog EleutherAI : cet article de blog d'EleutherAI présente GPT-NeoX-20B, discute de son architecture et de son processus de formation, et met en évidence certaines de ses applications potentielles. (Source : https://www.opensourceforu.com/2022/04/eleutherai-releases-gpt-neox-20b-a-20-billion-parameter-ai-lingual-model/)

MPT-7B

MPT-7B , abréviation de MosaicML Pretrained Transformer, est un puissant LLM open source développé par MosaicML Foundations. Il possède 7 milliards de paramètres et est formé sur un ensemble de données massif de 1 000 milliards de jetons, ce qui en fait un concurrent performant dans le paysage LLM. Voici un aperçu de ses principales fonctionnalités et applications potentielles, ainsi que quelques sources pertinentes pour une exploration plus approfondie :

Principales caractéristiques:

• Licence commerciale : contrairement à de nombreux modèles open source, le MPT-7B est sous licence pour un usage commercial, ouvrant ainsi la porte aux entreprises pour exploiter ses capacités.
• Données de formation étendues : la formation du MPT-7B sur un ensemble de données diversifié de 1 000 milliards de jetons garantit des performances robustes et une adaptabilité à diverses tâches.
• Gestion des entrées longues : le modèle peut gérer des entrées exceptionnellement longues sans compromettre la précision, ce qui le rend idéal pour des tâches telles que la synthèse de documents longs.
• Vitesse et efficacité : optimisé pour une formation et une inférence rapides, le MPT-7B fournit des résultats rapides, cruciaux pour les applications du monde réel.
• Code Open Source : Le code de formation open source efficace du modèle favorise la transparence et facilite les contributions de la communauté à son développement.
• Excellence comparative : MPT-7B a démontré des performances supérieures par rapport aux autres modèles open source dans la plage de paramètres 7B-20B, correspondant même à la qualité du LLaMA-7B.

Applications potentielles:

• Analyse prédictive : MPT-7B peut analyser de grands ensembles de données pour identifier des modèles et des tendances, éclairer les décisions commerciales et optimiser les opérations.
• Aide à la prise de décision : le modèle peut aider dans les processus décisionnels complexes en fournissant des informations et des recommandations basées sur les données analysées.
• Génération et résumé de contenu : MPT-7B peut générer différents formats de texte créatifs comme des poèmes, des scripts ou du code, ou résumer efficacement de longs documents.
• Chatbots de service client : en comprenant le langage naturel et le contexte, MPT-7B peut alimenter des chatbots intelligents pour une expérience de service client améliorée.
• Recherche et développement : le modèle peut soutenir les efforts de recherche dans divers domaines en analysant les données, en générant des hypothèses et en aidant à l'exploration créative.

Ressources additionnelles:

• Site Web MosaicML MPT-7B : https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b
• Carte modèle Hugging Face MPT-7B : https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b
• Article de blog MosaicML sur MPT-7B : https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b

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