Pourquoi utiliser Llama 3 ?
Llama 3 est la dernière version du modèle de langage développé par Meta, capable de traiter des sujets plus complexes et potentiellement controversés sans bloquer les questions délicates. Meta lance plusieurs versions de Llama 3 au cours de l'année, chacune offrant différentes capacités et niveaux de polyvalence.
Meta met un accent particulier sur la tonalité et la sécurité du modèle pour éviter les réponses inappropriées. Le modèle est formé pour gérer des termes sensibles avec plus de finesse, en distinguant les contextes dans lesquels certains mots peuvent avoir des significations différentes.
Avec des plans ambitieux pour intégrer Llama 3 dans une variété de produits et services, Meta espère non seulement améliorer l'expérience utilisateur sur ses propres plateformes mais aussi stimuler l'adoption de l'IA générative dans l'industrie en général.
Trois modèles dont un équipé de 400 milliards de paramètres
Trois tailles de modèles principaux sont proposées : 7 milliards de paramètres (7B), 80 milliards de paramètres (80B), et 400 milliards de paramètres (400B). Chacune de ces versions a des utilisations spécifiques et des avantages distincts, adaptés à divers scénarios d'utilisation.
Le modèle 7B, le plus petit des trois, est conçu pour des applications nécessitant une réponse rapide et moins de ressources de calcul. Idéal pour les environnements à faible capacité de traitement ou pour les applications mobiles et intégrées, le 7B offre une solution efficace pour les développeurs cherchant à intégrer des capacités d'IA générative sans compromettre la performance des systèmes hôtes. Malgré sa taille relativement petite, il est capable de comprendre et de générer des réponses dans un large éventail de contextes, rendant l'IA accessible à une plus grande variété d'utilisateurs et de dispositifs.
Le modèle de 80 milliards de paramètres est un équilibre entre accessibilité et puissance de calcul, offrant une capacité substantielle pour une analyse plus profonde et une compréhension plus nuancée du langage. Cette version est particulièrement adaptée aux entreprises et aux développeurs qui nécessitent une intelligence artificielle plus robuste pour des applications comme le support client automatisé, l'analyse de données en langage naturel, ou les assistants virtuels personnalisés. Avec un meilleur compromis entre performance et coût de calcul, le modèle 80B représente une option polyvalente pour de nombreux cas d'usage professionnels.
Le modèle phare de 400 milliards de paramètres est le plus avancé des trois, destiné aux tâches qui nécessitent une compréhension exceptionnelle du langage et la capacité de générer des réponses extrêmement détaillées et contextuellement appropriées. Pour l'instant inaccessible, il devrait arriver d'ici la fin de l'année 2024.
Possibilité de multimodalité
Bien que non confirmé, il y a des indications que Llama 3 pourrait devenir multimodal, c’est-à-dire capable de comprendre et de générer non seulement du texte mais aussi des images. Cette fonctionnalité élargirait considérablement les applications du modèle, le rendant utile dans des scénarios plus diversifiés, allant de l'assistance virtuelle à la création de contenu multimédia.
Comment utiliser Llama 3 ?
Meta poursuit son engagement envers l'open source avec Llama 3, permettant à la communauté des développeurs d'accéder et de contribuer au modèle. Cette stratégie favorise l'innovation et la collaboration dans le domaine de l'intelligence artificielle, tout en permettant à Meta de bénéficier des améliorations apportées par une base d'utilisateurs mondiale. Toutefois, Meta a été critiqué à de nombreuses reprises pour son modèle open-source puisque celui-ci n'est pas aussi permissif qu'une licence GPL-2, par exemple.
Avec leur taille relativement raisonnable, les modèles 8B et 70B peuvent tourner localement sur des machines assez bien dotées en VRAM, tant du côté de Linux que de Windows avec des cartes Nvidia. Chez Mac, les SoC Apple Silicon profitent d'une mémoire partagée à la bande passante ultra-rapide, pratique pour simuler une grosse quantité de VRAM sur les ordinateurs les mieux équipés en mémoire vive. Accompagnés d'une bonne connaissance technique et des outils adéquates, il sera possible d'utiliser ces machines pour faire tourner Llama 3 en local !
Pour l'essayer plus rapidement, il faudra se rendre sur la plateforme Meta.ai (pour l'instant inaccessible en France sans VPN)
Quelles sont les alternatives à Llama 3 ?
Du côté des alternatives à Llama 3, difficile de ne pas mentionner Mistral. Comme Meta, l'entreprise a fait le choix de l'open-source pour distribuer et améliorer ses modèles. Mistral propose 3 modèles libres dont 2 innovent en utilisant la MoE (Mixture of Expert) pour augmenter substantiellement les capacités du modèle sans trop en augmenter la taille ou la puissance de calcul nécessaire. Bien-sûr, d'autres modèles open-source existent et peuvent être retrouvés sur la plateforme HuggingFace.
