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llama : Évaluation approfondie du modèle de langage de Meta

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Après les initiatives d’OpenAI, Google et Microsoft, Meta dévoile à son tour son modèle de langage basé sur l’intelligence artificielle. Cet article se penche sur les performances réelles de LLaMA et examine si Meta est réellement à la pointe de ces nouvelles avancées technologiques, ou si le géant des réseaux sociaux tente simplement de s’imposer sur un marché qu’il ne maîtrise pas encore complètement.

Sommaire

Rappel : Définition d’un modèle de langage

Un modèle de langage représente un algorithme d’apprentissage permettant aux machines de comprendre et de générer du langage naturel. Concrètement, il s’agit d’une fonction mathématique qui, à partir d’une séquence de mots en entrée, prédit la probabilité de la séquence suivante dans un texte.

Les modèles de langage sont formés sur d’énormes volumes de données textuelles afin de prédire de manière précise le mot suivant dans une phrase ou un texte. Ils sont utilisés dans diverses applications de traitement du langage naturel, incluant la génération de texte, la traduction automatique, la reconnaissance vocale et l’analyse de sentiment.

Qu’en est-il de LLaMA par rapport à ChatGPT, BARD et Microsoft ?

Évaluation de LLaMA

LLaMA – Large Language Model Meta AI – représente un modèle de langage développé par Meta. Il utilise une architecture de réseau de neurones récurrents (RNN) pour anticiper la probabilité de la séquence suivante dans un texte.

Entraîné sur un volume considérable de données textuelles, LLaMA est capable de générer des phrases globalement cohérentes et naturelles.

Fonctionnalités de LLaMA

D’après les informations disponibles, LLaMA semble partager essentiellement les mêmes fonctionnalités que ChatGPT, notamment :

  • Génération automatique de texte
  • Capacité à mener des discussions cohérentes
  • Réalisation de résumés de texte

Différenciation de LLaMA par rapport aux autres modèles de langage

Capacités uniques de LLaMA

Meta prétend se démarquer en attribuant à son modèle une capacité exceptionnelle : la résolution de théorèmes mathématiques. Cette aptitude vise à accompagner les chercheurs et à les soutenir dans leurs travaux de recherche.

Une autre caractéristique distinctive de LLaMA réside dans sa taille. Malgré un fonctionnement basé sur 65 milliards de paramètres, ce modèle est considéré comme relativement petit. Meta insiste sur l’intérêt des modèles plus compacts, comme LLaMA, dans le domaine des modèles étendus, car ils exigent moins de puissance de calcul et de ressources.

Meta communique ainsi autour d’un modèle plus accessible en taille, mais potentiellement plus puissant que ses homologues, affirmant que “LLaMA-13B surpasse GPT-3 sur la plupart des critères”.

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