{"id":29230,"date":"2023-07-21T15:43:31","date_gmt":"2023-07-21T15:43:31","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/llama-2-le-modele-dia-open-source-de-meta\/"},"modified":"2023-07-21T15:43:31","modified_gmt":"2023-07-21T15:43:31","slug":"llama-2-le-modele-dia-open-source-de-meta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/fr\/blog\/llama-2-le-modele-dia-open-source-de-meta\/","title":{"rendered":"LLaMA 2 : Le mod\u00e8le d’IA Open Source de Meta"},"content":{"rendered":"

Le tout nouveau LLM en ville vaut-il la peine d’\u00eatre annonc\u00e9 ?<\/span><\/p>\n

Il y a quelques jours, Meta a publi\u00e9 sa derni\u00e8re version de LLM, appel\u00e9e Llama 2, en collaboration avec Microsoft. Si vous avez suivi le battage m\u00e9diatique autour du LLM, vous en avez peut-\u00eatre d\u00e9j\u00e0 entendu parler ou m\u00eame lu des informations sur ses nouvelles fonctionnalit\u00e9s. Pour simplifier les choses, nous allons \u00e9num\u00e9rer quatre raisons pour lesquelles le projet Llama 2 suscite un tel engouement et comment il se compare \u00e0 certains des meilleurs programmes d’\u00e9ducation et de formation tout au long de la vie.<\/p>\n

Gratuit pour la recherche et l’utilisation commerciale<\/h2>\n

L’une des raisons majeures de l’int\u00e9r\u00eat suscit\u00e9 par le Llama 2 est que Meta a rendu l’ensemble du mod\u00e8le gratuit pour presque tout le monde, \u00e0 l’exception de certaines grandes entreprises qui peuvent \u00eatre soumises \u00e0 certaines conditions. Cette d\u00e9cision ouvre des perspectives int\u00e9ressantes pour les personnes qui envisagent de cr\u00e9er leur propre entreprise ou de s’aventurer dans le monde de l’IA g\u00e9n\u00e9rative. C’est le moment id\u00e9al pour plonger dans les eaux de l’IA, d’autant plus qu’un mod\u00e8le linguistique de ce calibre est librement accessible. Bien qu’il existe d\u00e9j\u00e0 de nombreux mod\u00e8les \u00e0 code source ouvert, aucun d’entre eux ne provenait d’une entreprise de la stature de Meta et ne pouvait servir de concurrent direct \u00e0 GPT.<\/p>\n

“Il y a eu des publications publiques de LLM pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s (tels que BLOOM (Scao et al., 2022), LLaMa-1 (Touvron et al., 2023), et Falcon (Penedo et al., 2023)) qui correspondent \u00e0 la performance des concurrents pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s ferm\u00e9s tels que GPT-3 (Brown et al…, 2020) et Chinchilla (Hoffmann et al., 2022), mais aucun de ces mod\u00e8les n’est un substitut appropri\u00e9 aux LLM ferm\u00e9s “produits”, tels que ChatGPT, BARD et Claude.” – Document de recherche Meta<\/p><\/blockquote>\n

S\u00e9curit\u00e9<\/h2>\n

D’apr\u00e8s les rapports publi\u00e9s dans le document de recherche Meta, le Llama 2 a d\u00e9montr\u00e9 des performances sup\u00e9rieures \u00e0 celles d’autres mod\u00e8les open-source dans les domaines de l’utilit\u00e9 et de la s\u00e9curit\u00e9. Il a m\u00eame surpass\u00e9 ChatGPT (mod\u00e8les 7b, 13b, 70b) sur ces aspects. Cependant, il est important de noter que le document de recherche reconna\u00eet la possibilit\u00e9 de donn\u00e9es biais\u00e9es en faveur du lama 2, ce qui devrait \u00eatre pris en consid\u00e9ration lors de l’interpr\u00e9tation des r\u00e9sultats. N\u00e9anmoins, m\u00eame si Llama 2 se rapproche du benchmark ChatGPT, il m\u00e9rite d’\u00eatre f\u00e9licit\u00e9.<\/p>\n

\"Comparaison<\/p>\n

L’un des facteurs les plus importants contribuant \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 de Llama 2 est la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es. Contrairement \u00e0 certains mod\u00e8les, le Llama 2 ne n\u00e9cessite pas l’envoi de vos donn\u00e9es \u00e0 un serveur externe, tel qu’OpenAI, pour obtenir des r\u00e9ponses. Cet attribut unique rend le mod\u00e8le particuli\u00e8rement pr\u00e9cieux pour les cas d’utilisation critiques et sensibles, car il permet de prot\u00e9ger les donn\u00e9es des utilisateurs et de pr\u00e9server leur vie priv\u00e9e. Les utilisateurs peuvent ex\u00e9cuter le mod\u00e8le sur des serveurs priv\u00e9s, leurs donn\u00e9es \u00e9tant confin\u00e9es dans leur infrastructure.<\/p>\n

Source ouverte<\/h2>\n

Les LLM les plus populaires actuellement utilis\u00e9s fonctionnent comme des bo\u00eetes noires, les utilisateurs n’ayant qu’un aper\u00e7u limit\u00e9 de leur fonctionnement. En revanche, les mod\u00e8les \u00e0 source ouverte offrent une approche transparente, permettant aux utilisateurs de comprendre leur fonctionnement interne. Cette transparence inspire confiance et assurance lors de l’utilisation de ces mod\u00e8les, malgr\u00e9 les difficult\u00e9s qu’ils peuvent rencontrer, comme la production de spam ou de d\u00e9sinformation.<\/p>\n

En outre, la nature open-source de ces mod\u00e8les encourage les efforts de collaboration, ce qui permet une am\u00e9lioration et un d\u00e9veloppement continus dans le domaine des LLM. Par cons\u00e9quent, les mod\u00e8les \u00e0 source ouverte jouent un r\u00f4le crucial dans les progr\u00e8s r\u00e9alis\u00e9s dans le domaine des mod\u00e8les de langage.<\/p>\n

“Et nous pensons que c’est plus s\u00fbr. Ouvrir l’acc\u00e8s aux mod\u00e8les d’IA actuels signifie qu’une g\u00e9n\u00e9ration de d\u00e9veloppeurs et de chercheurs peut les tester sous contrainte, identifier et r\u00e9soudre les probl\u00e8mes rapidement, en tant que communaut\u00e9. En voyant comment ces outils sont utilis\u00e9s par d’autres, nos propres \u00e9quipes peuvent en tirer des enseignements, am\u00e9liorer ces outils et corriger les vuln\u00e9rabilit\u00e9s.” – Site web de Meta<\/p><\/blockquote>\n

Bien que Llama 2 fasse l’objet d’une licence ouverte, Meta n’a toujours pas divulgu\u00e9 les donn\u00e9es sur lesquelles il a \u00e9t\u00e9 form\u00e9, ce qui pose probl\u00e8me en termes de confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es des utilisateurs de Meta. Meta affirme avoir “fait un effort pour supprimer les donn\u00e9es de certains sites connus pour contenir un volume important d’informations personnelles sur des particuliers” dans le document de recherche Llama 2, mais n’a pas indiqu\u00e9 quels \u00e9taient ces sites.<\/p>\n

Performance<\/h2>\n

Llama 2 est disponible en quatre poids diff\u00e9rents : 7B, 13B, 34B et 70B. Le poids repr\u00e9sente le nombre de param\u00e8tres sur lesquels le mod\u00e8le est entra\u00een\u00e9. En g\u00e9n\u00e9ral, des param\u00e8tres plus importants permettent d’obtenir des r\u00e9ponses plus pr\u00e9cises et plus fiables, mais ils n\u00e9cessitent \u00e9galement des ressources informatiques plus importantes. Pour am\u00e9liorer les caract\u00e9ristiques humaines du mod\u00e8le, le lama 2 subit un r\u00e9glage fin \u00e0 l’aide d’instructions et de la m\u00e9thode RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback), \u00e9galement utilis\u00e9e par GPT.<\/p>\n

Bien que la taille des param\u00e8tres de 70 milliards soit importante, elle reste insuffisante par rapport \u00e0 GPT-3.5, dont la taille des param\u00e8tres est de 175 milliards. Par cons\u00e9quent, les performances de Llama 2 n’atteindront peut-\u00eatre pas celles de GPT-3.5, mais les tests de r\u00e9f\u00e9rence indiquent qu’elles sont proches de celles de GPT-3.5, m\u00eame si la taille des param\u00e8tres est plus petite. Malgr\u00e9 cette diff\u00e9rence, Llama 2 surpasse tous les mod\u00e8les open-source actuellement disponibles.<\/p>\n

“Le RLHF est une proc\u00e9dure de formation de mod\u00e8le qui est appliqu\u00e9e \u00e0 un mod\u00e8le linguistique affin\u00e9 afin d’aligner<\/em> davantage la<\/em> langue de l’utilisateur. Le comportement du mod\u00e8le avec les pr\u00e9f\u00e9rences humaines et le suivi des instructions. Nous collectons des donn\u00e9es qui repr\u00e9sentent des pr\u00e9f\u00e9rences humaines \u00e9chantillonn\u00e9es de mani\u00e8re empirique, par lesquelles les annotateurs humains choisissent, parmi deux sorties de mod\u00e8le, celle qu’ils pr\u00e9f\u00e8rent. Ce feedback humain est ensuite utilis\u00e9 pour former un mod\u00e8le de r\u00e9compense, qui apprend des mod\u00e8les dans les pr\u00e9f\u00e9rences des annotateurs humains et peut ensuite automatiser les d\u00e9cisions de pr\u00e9f\u00e9rence.” – Document de recherche Meta<\/p><\/blockquote>\n

\"\" \"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Conclusion<\/h2>\n

Il existe en effet une multitude de mod\u00e8les open-source qui \u00e9mergent, et avec la sortie de Llama 2, les possibilit\u00e9s semblent illimit\u00e9es. Bien qu’il faille un certain temps pour que ces mod\u00e8les open-source puissent rivaliser directement avec quelque chose d’aussi avanc\u00e9 que GPT-4, l’excitation r\u00e9side dans l’obtention d’un mod\u00e8le qui se rapproche des capacit\u00e9s de GPT-3.5. Ce progr\u00e8s est en soi tout \u00e0 fait remarquable.<\/p>\n

\u00c0 l’avenir, alors que la formation LLM devient plus efficace, la possibilit\u00e9 d’avoir un ChatGPT personnalis\u00e9, affin\u00e9 avec vos donn\u00e9es sur votre appareil local, devient une perspective all\u00e9chante. Une plateforme qui offre de telles capacit\u00e9s est Cody, un assistant intelligent d’IA con\u00e7u pour soutenir les entreprises dans divers aspects. Tout comme ChatGPT, Cody peut \u00eatre form\u00e9 sur les donn\u00e9es de votre entreprise, votre \u00e9quipe, vos processus et vos clients, en utilisant votre base de connaissances unique.<\/p>\n

Avec Cody<\/a>, les entreprises peuvent exploiter la puissance de l’IA pour cr\u00e9er un assistant personnalis\u00e9 et intelligent qui r\u00e9pond sp\u00e9cifiquement \u00e0 leurs besoins, ce qui en fait un ajout prometteur au monde des solutions professionnelles bas\u00e9es sur l’IA.<\/p>\n

Cliquez ici<\/a> pour lire le document de m\u00e9tarecherche sur le lama 2. Essayez Llama 2 ici<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Le tout nouveau LLM en ville vaut-il la peine d’\u00eatre annonc\u00e9 ? Il y a quelques jours, Meta a publi\u00e9 sa derni\u00e8re version de LLM, appel\u00e9e Llama 2, en collaboration avec Microsoft. 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