Rappel : Qu’est-ce qu’un modèle de langage ?
Un modèle de langage est un algorithme d’apprentissage qui permet aux machines de comprendre et de générer du langage naturel.
Plus précisément, un modèle de langage est une fonction mathématique qui prend en entrée une séquence de mots et qui prédit la probabilité de la prochaine séquence de mots dans un texte.
Les modèles de langage sont entraînés sur de grandes quantités de données textuelles afin de leur permettre de prédire avec précision le mot suivant dans une phrase ou dans un texte.
Ils sont utilisés dans de nombreuses applications de traitement du langage naturel, telles que la génération de texte, la traduction automatique, la reconnaissance de la parole et l’analyse de sentiment.
Nous vous avons déjà parlé de ChatGPT, de BARD, de Microsoft… Qu’en est-il de LLaMA ?
Que vaut vraiment LLaMA ?
Qu’est-ce que LLaMA concrètement ?
LLaMA – Large Language Model Meta AI – est un modèle de langage développé par Meta.
LLaMA utilise une architecture de réseau de neurones récurrents (RNN) pour apprendre à prédire la probabilité de la prochaine séquence de mots dans un texte.
Il a été entraîné sur une grande quantité de données textuelles, ce qui lui permet de générer des phrases globalement cohérentes et naturelles.
Quelles sont ses fonctionnalités ?
De ce que nous avons pu obtenir comme informations, LLaMA disposerait globalement des mêmes fonctionnalités que ChatGPT, à savoir :
- Génération automatique de texte
- Capacité à échanger et à tenir une discussion cohérente
- Réaliser des résumés de texte
Qu’est-ce qui le différencie des autres modèles de langage ?
Comment Meta prétend donc se différencier des modèles de ses concurrents ? D’après lui, son invention aurait une capacité supplémentaire, qui la ferait sortir du lot :
la capacité d’effectuer des tâches plus complexes comme la résolution de théorèmes mathématiques
Mark Zuckerberg
Son objectif serait donc d’accompagner les chercheurs et de leur offrir un réel soutien lors de la réalisation de leurs travaux de recherche.
Une autre caractéristique qui permettrait à LLaMA de se différencier, c’est sa taille. Bien que fonctionnant tout de même sur la base de 65 milliards de paramètres, ce modèle est considéré comme un petit modèle de langage. Pour Meta :
Les modèles plus petits, comme LLaMA, sont intéressants dans le monde des modèles très larges, car ils demandent beaucoup moins de puissance de calcul et de ressources.
Meta
Meta communique donc autour d’un modèle de plus petite taille, qui le rend plus accessible, et qui serait plus puissant que tous les autres modèles de langage existant actuellement : « LLaMA-13B surpasse GPT-3 sur la plupart des critères ».
Il n’est pas encore possible, à ce jour, de faire une review détaillée de LLaMA puisque son utilisation n’est pas encore rendue publique. Cependant, si vous voulez tester ce modèle de langage, vous pouvez vous inscrire via ce Google Forms. D’après les dires sur Internet, seuls les chercheurs pourraient accéder à cette version de test. Vous nous en direz des nouvelles ?
Avant de se quitter…
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