Meta lance Llama 3, la nouvelle génération de modèles de langage open source. Quelles sont les innovations majeures apportées par cette version ? Comment Llama 3 redéfinit-il le paysage de l’IA, en améliorant la performance, la sécurité et la polyvalence des modèles de langage ?
Accès rapide (Sommaire) :
Nouvelles fonctionnalités et partenariats
Llama 3 propose des améliorations significatives par rapport à ses prédécesseurs. Il inclut des modèles avec des paramètres de 8B et 70B, capables de répondre à une variété de besoins, du raisonnement avancé à la génération de code.
Ces modèles seront disponibles sur des plateformes comme AWS, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Kaggle, IBM WatsonX, Microsoft Azure, NVIDIA NIM et Snowflake.
Meta a annoncé que Llama 3 sera pris en charge par des plateformes matérielles telles que AMD, Dell, Intel, NVIDIA et Qualcomm.
Cela signifie que le modèle peut fonctionner efficacement sur le matériel fourni par ces entreprises, notamment des processeurs, des cartes graphiques et d’autres composants.
Cette prise en charge matérielle améliore les performances et la polyvalence de Llama 3, permettant une utilisation fluide dans divers contextes, que ce soit pour des applications individuelles, des serveurs ou des environnements cloud.
Engagement pour un développement responsable
Meta maintient son engagement envers un développement responsable, avec de nouveaux outils de confiance et de sécurité pour accompagner le lancement de Llama 3.
Ceux-ci incluent Llama Guard 2, Code Shield et CyberSec Eval 2, qui visent à renforcer la sécurité et à réduire les risques d’abus.
Performances de pointe
Llama 3 offre des performances de pointe par rapport aux versions précédentes et aux concurrents.
Les modèles de paramètres 8B et 70B montrent une avancée notable, grâce à des améliorations dans la pré-formation et la post-formation.
Meta a également mis en place un ensemble d’évaluation humaine de 1800 invites couvrant 12 cas d’utilisation clés, permettant de mesurer les performances réelles du modèle.
Architecture et données d’entraînement
Le modèle de transformateur de Llama 3 est optimisé pour l’efficacité, avec un vocabulaire de 128 000 jetons et une attention groupée pour accélérer l’inférence.
Llama 3 a été entraîné sur plus de 15T de jetons, sept fois plus que Llama 2, incluant quatre fois plus de code et plus de 5 % de données non anglaises couvrant plus de 30 langues.
De plus, des pipelines de filtrage garantissent la qualité des données d’entraînement.
Perspectives d’avenir
Llama 3 n’en est qu’à ses débuts. Des modèles plus puissants, avec plus de 400 milliards de paramètres, sont en développement.
Meta prévoit également d’introduire de nouvelles fonctionnalités, comme la multimodalité, des modèles multilingues, une fenêtre contextuelle plus longue et des performances améliorées.
Un document de recherche complet sera publié ultérieurement.
Vous pouvez également suivre nos meilleurs articles via notre flux RSS : https://www.leptidigital.fr/tag/newsletter-digitale/feed/ (il vous suffit de l’insérer dans votre lecteur de flux RSS préféré (ex : Feedly)).
Nous sommes aussi actifs sur LinkedIn, X, Facebook, Threads et YouTube. On s’y retrouve ?
À l’heure actuelle, je me consacre au journalisme avec une spécialisation en cybersécurité, intelligence artificielle et culture internet, tout en nourrissant un vif intérêt pour les domaines relatifs aux sciences humaines. Mon objectif principal est d’éclaircir et rendre accessible des sujets fréquemment perçus comme obscures ou complexes. Pour me contacter : [email protected]
