Qu’est-ce que le lama 2 et comment l’utiliser ?

Du GPT-4 d’OpenAI au PalM 2 de Google, les grands modèles de langage font les gros titres de la presse technologique. Chaque nouveau modèle promet d’être meilleur et plus puissant que le précédent, dépassant parfois toute concurrence existante.

Cependant, le nombre de modèles existants n’a pas ralenti l’émergence de nouveaux modèles. Aujourd’hui, Meta, la société mère de Facebook, a lancé Llama 2, un nouveau modèle linguistique puissant. Mais en quoi Llama 2 est-il unique ? En quoi est-il différent des modèles tels que GPT-4, PaLM 2 et Claude 2, et pourquoi devriez-vous vous y intéresser ?

Qu’est-ce que Llama 2 ?

Llama 2, un grand modèle linguistique, est le fruit d’une alliance peu commune entre Meta et Microsoft, deux géants technologiques concurrents à la pointe de la recherche sur l’intelligence artificielle. Il succède au modèle linguistique Llama 1 de Meta, qui a été publié au premier trimestre 2023.

On peut dire que c’est l’équivalent pour Meta du PaLM 2 de Google, du GPT-4 d’OpenAIs et du Claude 2 d’Anthropic. Il a été entraîné sur un vaste ensemble de données Internet accessibles au public, bénéficiant de l’avantage d’un ensemble de données à la fois plus récent et plus diversifié que celui utilisé pour entraîner le Llama 1. Le Llama 2 a été entraîné avec 40 % de données en plus que son prédécesseur et dispose d’un contexte deux fois plus long (4k).

Si vous avez eu l’occasion d’utiliser le Llama 1 dans le passé mais que vous n’avez pas été très impressionné par ses résultats, le Llama 2 surpasse son prédécesseur et pourrait bien être ce qu’il vous faut. Mais comment se comporte-t-il face à la concurrence ?

Comment le Llama 2 se positionne-t-il par rapport à la concurrence ?

Tout dépend de la concurrence à laquelle il est confronté. Tout d’abord, le Llama 2 est un projet à code source ouvert. Cela signifie que Meta publie l’intégralité du modèle afin que tout le monde puisse l’utiliser pour construire de nouveaux modèles ou de nouvelles applications. Si vous comparez Llama 2 à d’autres grands modèles linguistiques open-source tels que Falcon ou MBT, vous constaterez qu’il les surpasse dans plusieurs domaines. On peut affirmer sans risque que Llama 2 est l’un des plus puissants modèles linguistiques à code source ouvert sur le marché aujourd’hui.

Cependant, Llama 2 perd son avantage lorsqu’il est confronté à des mastodontes tels que GPT d’OpenAI et la gamme de modèles d’IA PalM de Google. Lorsqu’il s’agit de tâches nécessitant de la créativité, le Llama 2 est un peu ici et là. Selon la variante que vous testez, vous n’obtiendrez peut-être pas les mêmes résultats que les modèles Anthropic et OpenAI.

Pour sa défense, Llama 2 est surtout un « modèle fondamental » et non une « mise au point ». Les modèles fondamentaux sont de grands modèles de langage construits en tenant compte d’éventuelles adaptations futures. Ils ne sont pas adaptés à un domaine spécifique, mais sont construits de manière à pouvoir traiter un large éventail de tâches, même si, parfois, leurs capacités sont limitées.

D’autre part, un modèle affiné est un modèle de base mis au point pour augmenter son efficacité dans un domaine spécifique. C’est comme si l’on prenait un modèle fondamental comme GPT et qu’on l’affinait pour en faire ChatGPT, afin qu’il puisse être utilisé par le grand public.

Comment utiliser Llama 2 dès maintenant

Bien que Llama 2 ne soit pas disponible sur une plateforme publique comme ChatGPT, vous pouvez toujours mettre la main sur le modèle en téléchargeant une copie du modèle et en l’exécutant localement ou en y accédant par le biais d’une instance hébergée dans le nuage Hugging Face.

Pour accéder à Llama sur Hugging Face, il suffit d’ouvrir le lien Hugging Face correspondant ci-dessous et de commencer à solliciter le chatbot IA.

1. 7B paramètres Llama-2 chat
2. 13B paramètres Llama-2 chat
3. 70B paramètres Llama-2 chat

Les modèles de Llama ci-dessus ont été affinés pour les applications de conversation, et c’est donc la version la plus proche de ChatGPT que vous obtiendrez pour un modèle de Llama-2. Vous ne savez pas quelle version essayer ? Nous vous recommandons la troisième option, le modèle 70B paramètres Llama-2 chat. Vous pouvez toujours jouer avec les trois modèles pour déterminer celui qui répond le mieux à vos besoins particuliers.

Nous avons pris le paramètre 70B de Meta Llama-2 chat pour un tour, et les résultats ont été impressionnants. Pour tester sa créativité et son sens de l’humour, nous lui avons fait passer notre fameux test de créativité et de sarcasme. Nous avons demandé au modèle d’IA de simuler une conversation entre deux personnes se disputant sur les mérites d’aller dans l’espace, et voici les résultats.

Suivi de :

Et enfin :

Il n’a pas respecté tous les détails de nos instructions, mais l’humour était impressionnant.

D’autre part, si vous disposez de la profondeur technique nécessaire pour exécuter le modèle Llama localement sur votre machine, vous pouvez demander l’accès au modèle à l’aide de le formulaire de demande d’accès au lama de Meta. Après avoir fourni un nom, une adresse électronique, un lieu et le nom de votre organisation, Meta examinera votre demande, après quoi l’accès sera soit refusé, soit accordé dans un délai allant de quelques heures à deux jours. Mon accès a été accordé en quelques minutes, alors j’espère que vous aurez aussi de la chance.

Llama 2 : une première étape importante

Llama 2 n’est peut-être pas le modèle linguistique le plus sophistiqué qui soit, mais grâce à son caractère open source, il représente un premier pas important vers un développement transparent et progressif de l’IA.

Bien que des produits comme OpenAI GPT soient actuellement plus performants, l’approche cloisonnée d’OpenAI en matière de développement signifie que la croissance et le rythme de développement du modèle sont contrôlés par l’entreprise. Avec un modèle open-source comme Llama, la communauté open-source élargie peut innover de manière itérative pour construire de nouveaux produits, ce qui ne serait pas possible dans un système cloisonné.