Cette semaine, la société mère de Facebook, Meta, a fait sensation dans l’industrie de l’intelligence artificielle (IA). L’entreprise a lancé la deuxième génération de son modèle de langage, LLaMA 2. Son objectif est de défier la nature restrictive des autres modèles développés par les grands concurrents de la technologie.
Vous vous demandez comment? Contrairement aux modèles d’IA introduits par OpenAI, Google et d’autres, LLaMA 2 n’est pas étroitement gardé par des modèles propriétaires. Meta a rendu le code disponible gratuitement et a autorisé les chercheurs du monde entier à l’utiliser sans aucune restriction.
Mark Zuckerberg, PDG, a déclaré : « L’open source favorise l’innovation car il permet à de nombreux développeurs de construire avec une nouvelle technologie. » Mark a ajouté : « Cela améliore également la sécurité car lorsque le logiciel est ouvert, plus de personnes peuvent l’examiner afin d’identifier et de résoudre les problèmes potentiels. »
Ces déclarations illustrent l’importance des logiciels open source et précisent en quoi LLaMA 2 diffère de la concurrence.
Quel rôle joue LLaMA 2 dans cet environnement concurrentiel de l’IA
La nature open source de LLaMA 2 pourrait jouer un rôle majeur dans les avancées rapides de l’IA. Les développeurs du monde entier peuvent y accéder facilement, ce qui leur permet de l’analyser et d’améliorer le modèle de base. Et n’oublions pas de mentionner que le modèle est extrêmement polyvalent.
À ce titre, LLaMA 2 existe en trois tailles différentes. Vous pouvez l’obtenir avec 7 milliards, 13 milliards et 70 milliards de paramètres, selon vos besoins. En comparaison, GPT 3.5 d’OpenAI comprend 175 milliards de paramètres et le modèle Bard de Google en compte 137 milliards.
Actuellement, bien qu’OpenAI ait récemment introduit GPT 4, il n’a pas divulgué ouvertement le nombre de paramètres qu’il peut prendre. Vous voulez savoir pourquoi le nombre de paramètres est important? En bref, le nombre de paramètres est directement lié à la précision et aux performances.
Cependant, notez que les modèles plus larges nécessitent plus de données et de ressources informatiques pour l’entraînement. Bien que le modèle LLaMA 2 ait moins de paramètres que la concurrence, il est entraîné par apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains. En comparaison, le modèle utilisé par ChatGPT a utilisé l’apprentissage par fine-tuning supervisé. Cela rend le modèle de Meta plus polyvalent que les autres modèles.
En résumé, LLaMA 2 de Meta est bien plus qu’un simple modèle d’IA classique. Il s’agit plutôt d’un changement majeur dans le paysage de l’IA. Il pourrait susciter une toute nouvelle vague d’innovations à cet égard.
Comment accéder et utiliser LLaMA 2
LLaMA 2 est open source, vous avez donc de nombreuses options pour y accéder et interagir avec lui. Voici quelques façons de l’expérimenter :
Interagir avec la démo du chatbot
La façon la plus rapide d’utiliser LLaMA 2 est de vous rendre sur llama2.ai. Il s’agit d’une démo du modèle de chatbot hébergé par Andreessen Horowitz. Dans la démo, vous pouvez poser des questions au modèle sur n’importe quel sujet qui pourrait vous intéresser. Vous pouvez également demander du contenu créatif en utilisant des directives spécifiques.
Télécharger le code LLaMA 2 sur votre PC
Vous voulez exécuter LLaMA 2 sur votre propre machine ou modifier le code ? Vous pouvez le télécharger depuis Hugging Face, qui est une plateforme leader pour le partage de modèles d’IA avec le public.
Bien sûr, pour télécharger LLaMA 2 depuis Hugging Face, vous devrez créer un compte. Mais la bonne nouvelle est que la plateforme est gratuite. Avec le compte, vous pouvez accéder à toutes les bibliothèques nécessaires et à tout ce dont vous avez besoin pour exécuter le code. De plus, vous trouverez la documentation officielle sur le référentiel LLaMA 2.
Accéder à LLaMA 2 via Microsoft Azure
Vous ne souhaitez pas télécharger le code mais vous voulez tout de même avoir un certain contrôle sur le modèle ? Dans ce cas, vous devriez envisager de l’utiliser avec Microsoft Azure. Il s’agit d’un service de cloud computing qui offre un accès à de multiples solutions d’IA. Et LLaMA 2 en fait partie.
LLaMA 2 peut être trouvé dans le catalogue de modèles AI Azure. Vous pouvez naviguer, gérer et déployer en fonction de vos besoins. Mais vous devez savoir que Microsoft Azure requiert un compte basé sur un abonnement. Donc, si vous prévoyez d’utiliser LLaMA 2 de cette manière, vous devez acheter un abonnement.
Utiliser Amazon SageMaker Jumpstart
Amazon SageMaker sert de plateforme populaire pour divers modèles, solutions et algorithmes. L’un des points forts de SageMaker est qu’il simplifie le processus d’entraînement, de construction et de déploiement de modèles d’apprentissage automatique. En réalité, il suffit de quelques clics pour commencer avec un modèle solide sur cette plateforme.
La grande partie est que LLaMA 2 est accessible sur Amazon SageMaker Jumpstart. Mais encore une fois, cette plateforme nécessite un compte. Et pour obtenir un compte, vous devez acheter un abonnement. Donc, si vous n’avez pas l’intention de réaliser des tâches avancées avec le modèle, il est préférable de rester avec la démo ou de le télécharger.
Accéder à une déclinaison de LLaMA 2 via llama.perplexity.ai
Si vous avez déjà utilisé perplexity.ai, vous savez probablement en quoi cela consiste. Pour ceux qui ne le savent pas, il s’agit d’un crawler web qui utilise l’apprentissage automatique pour générer des réponses simples à vos requêtes. En plus, il vous offre une série de sites web qu’il a analysés pour générer les réponses.
Quoi qu’il en soit, sur llama.perplexity.ai, vous pouvez avoir un aperçu de tout ce dont LLaMA 2 est capable. Comme il dispose des pouvoirs de perplexity.ai, vous obtenez des réponses grâce au modèle LLaMA 2, ainsi que des liens pertinents qui pourraient vous aider à en savoir plus sur vos requêtes.
La meilleure partie est que llama.perplexity.ai est totalement gratuit et accessible à tous. Et il vous offre également la liberté d’essayer différentes déclinaisons du chatbot.
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