30 juillet 2024
Découvrez la nouvelle famille de modèles open-source Llama 3.1 de Meta, avec le polyvalent 8B, le polyvalent 70B et le fleuron 405B, leur modèle le plus grand et le plus avancé à ce jour.
Le 23 juillet 2024, Meta a publié la nouvelle famille de modèles open-source Llama 3.1, comprenant les modèles polyvalents 8B, 70B et Llama 3.1 405B, le dernier se distinguant comme le plus grand modèle de langue large (LLM) open-source à ce jour.
Vous vous demandez peut-être ce qui différencie ces nouveaux modèles de leurs prédécesseurs. En lisant cet article, vous découvrirez que la sortie des modèles Llama 3.1 marque une étape importante dans la technologie de l'IA. Les nouveaux modèles offrent des améliorations significatives en matière de traitement du langage naturel ; en outre, ils introduisent de nouvelles fonctionnalités et des améliorations que l'on ne trouvait pas dans les versions précédentes. Cette version promet de changer la façon dont nous exploitons l'IA pour des tâches complexes, en fournissant un ensemble d'outils puissants pour les chercheurs et les développeurs.
Dans cet article, nous explorerons la famille de modèles Llama 3.1, en nous penchant sur leur architecture, leurs principales améliorations, leurs utilisations pratiques et une comparaison détaillée de leurs performances.
Le dernier grand modèle linguistique de Meta, Llama 3.1, fait des progrès significatifs dans le paysage de l'IA, rivalisant avec les capacités de modèles de premier plan tels que Chat GPT-4o d'OpenAI et Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic.
Bien qu'il puisse être considéré comme une mise à jour mineure du précédent modèle Llama 3, Meta a fait un pas de plus en introduisant quelques améliorations clés dans la nouvelle famille de modèles, offrant.. :
En plus de tout ce qui précède, la nouvelle famille de modèles Llama 3.1 présente une avancée majeure avec son impressionnant modèle de 405 milliards de paramètres. Ce nombre important de paramètres représente une avancée significative dans le développement de l'IA, améliorant considérablement la capacité du modèle à comprendre et à générer des textes complexes. Le modèle 405B comprend un large éventail de paramètres, chacun d'entre eux faisant référence aux poids et aux biais du réseau neuronal que le modèle apprend au cours de la formation. Cela permet au modèle de saisir des modèles linguistiques plus complexes, établissant une nouvelle norme pour les modèles linguistiques de grande taille et mettant en évidence le potentiel futur de la technologie de l'IA. Ce modèle à grande échelle permet non seulement d'améliorer les performances dans un large éventail de tâches, mais aussi de repousser les limites de ce que l'IA peut réaliser en termes de génération et de compréhension de texte.
Llama 3.1 s'appuie sur l'architecture du modèle de transformateur décodeur seul, pierre angulaire des grands modèles de langage modernes. Cette architecture est réputée pour son efficacité dans le traitement de tâches linguistiques complexes. L'utilisation de transformateurs permet à Llama 3.1 d'exceller dans la compréhension et la génération de textes de type humain, ce qui lui confère un avantage significatif par rapport aux modèles qui utilisent des architectures plus anciennes telles que les LSTM et les GRU.
En outre, la famille de modèles Llama 3.1 utilise l'architecture Mixture of Experts (MoE), qui améliore l'efficacité et la stabilité de la formation. Le fait d'éviter l'architecture MoE garantit un processus de formation plus cohérent et plus fiable, car les MoE peuvent parfois introduire des complexités susceptibles d'avoir un impact sur la stabilité et les performances du modèle.
L'architecture du modèle Llama 3.1 fonctionne comme suit :
1. Jetons de texte en entrée: Le processus commence par l'entrée, constituée de jetons de texte. Ces jetons sont des unités individuelles de texte, telles que des mots ou des sous-mots, que le modèle va traiter.
2. Encastrements de tokens: Les tokens du texte sont ensuite convertis en encastrements de tokens. Les embeddings sont des représentations vectorielles denses des tokens qui capturent leur signification sémantique et leurs relations au sein du texte. Cette transformation est cruciale car elle permet au modèle de travailler avec des données numériques.
3. Mécanisme d'auto-attention : L'auto-attention permet au modèle d'évaluer l'importance des différents tokens dans la séquence d'entrée lors de l'encodage de chaque token. Ce mécanisme aide le modèle à comprendre le contexte et les relations entre les jetons, quelle que soit leur position dans la séquence. Dans le mécanisme d'auto-attention, chaque token de la séquence d'entrée est représenté sous la forme d'un vecteur de nombres. Ces vecteurs sont utilisés pour créer trois types de représentations différentes : les requêtes, les clés et les valeurs.
Le modèle calcule le degré d'attention que chaque élément doit accorder aux autres éléments en comparant les vecteurs de requête aux vecteurs clés. Cette comparaison donne lieu à des scores qui indiquent la pertinence de chaque élément par rapport aux autres.
4. Réseau d'anticipation: Après le processus d'auto-attention, les données passent par un réseau d'anticipation. Ce réseau est un réseau neuronal entièrement connecté qui applique des transformations non linéaires aux données, ce qui aide le modèle à reconnaître et à apprendre des modèles complexes.
5. Couches répétées: Les couches des réseaux d'auto-attention et d'anticipation sont empilées plusieurs fois. Cette application répétée permet au modèle de saisir des dépendances et des modèles plus complexes dans les données.
6. Jeton de texte de sortie: Enfin, les données traitées sont utilisées pour générer le jeton de texte de sortie. Ce jeton est la prédiction du modèle pour le mot ou le sous-mot suivant dans la séquence, sur la base du contexte d'entrée.
Les tests d'étalonnage révèlent que Llama 3.1 ne se contente pas de tenir tête à ces modèles de pointe, mais qu'il les surpasse dans certaines tâches, démontrant ainsi sa supériorité en termes de performances.
Le modèle Llama 3.1 a fait l'objet d'une évaluation approfondie sur plus de 150 ensembles de données de référence, où il a été rigoureusement comparé à d'autres grands modèles de langage. Le modèle Llama 3.1 405B, reconnu comme le plus performant de la nouvelle série, a été comparé à des titans de l'industrie tels que GPT-4 d'OpenAI et Claude 3.5 Sonnet. Les résultats de ces comparaisons révèlent que la Llama 3.1 possède un avantage concurrentiel, mettant en évidence ses performances et ses capacités supérieures dans diverses tâches.
Le nombre impressionnant de paramètres de ce modèle et son architecture avancée lui permettent d'exceller dans la compréhension complexe et la génération de textes, surpassant souvent ses concurrents dans des benchmarks spécifiques. Ces évaluations soulignent le potentiel de Llama 3.1 à établir de nouvelles normes dans le domaine des grands modèles de langage, en fournissant aux chercheurs et aux développeurs un outil puissant pour diverses applications.
Les modèles Llama, plus petits et plus légers, affichent également des performances remarquables par rapport à leurs homologues. Le modèle Llama 3.1 70B a été évalué par rapport à des modèles plus grands tels que Mistral 8x22B et GPT-3.5 Turbo. Par exemple, le modèle Llama 3.1 70B démontre constamment des performances supérieures dans les ensembles de données de raisonnement tels que l'ensemble de données ARC Challenge et les ensembles de données de codage tels que les ensembles de données HumanEval. Ces résultats mettent en évidence la polyvalence et la robustesse de la série Llama 3.1 pour différentes tailles de modèles, ce qui en fait un outil précieux pour un large éventail d'applications.
En outre, le modèle Llama 3.1 8B a été comparé à des modèles de taille similaire, notamment Gemma 2 9B et Mistral 7B. Ces comparaisons révèlent que le modèle Llama 3.1 8B surpasse ses concurrents dans divers ensembles de données de référence de différents genres, tels que l'ensemble de données GPQA pour le raisonnement et le MBPP EvalPlus pour le codage, démontrant ainsi son efficacité et sa capacité malgré un nombre de paramètres plus faible.
La version 3.1 de Llama représente une avancée significative dans le domaine des grands modèles de langage et témoigne de l'engagement de Meta à faire progresser la technologie de l'IA.
Avec un nombre important de paramètres, un entraînement intensif sur divers ensembles de données et un accent mis sur des processus d'entraînement robustes et stables, Llama 3.1 établit de nouvelles références en matière de performances et de capacités dans le traitement du langage naturel. Qu'il s'agisse de génération de textes, de résumés ou de tâches conversationnelles complexes, Llama 3.1 fait preuve d'un avantage concurrentiel sur les autres modèles de pointe. Ce modèle repousse non seulement les limites de ce que l'IA peut réaliser aujourd'hui, mais il ouvre également la voie aux innovations futures dans le paysage en constante évolution de l'intelligence artificielle.
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Comment pouvez-vous bénéficier des modèles de la famille Llama 3.1 ?
Meta a permis d'appliquer les nouveaux modèles de diverses manières pratiques et bénéfiques pour les utilisateurs :
Mise au point
Les utilisateurs peuvent désormais affiner les derniers modèles Llama 3.1 pour des cas d'utilisation spécifiques. Ce processus consiste à entraîner le modèle sur de nouvelles données externes auxquelles il n'avait pas été exposé auparavant, ce qui améliore ses performances et sa capacité d'adaptation à des applications ciblées. Le réglage fin donne au modèle un avantage significatif en lui permettant de mieux comprendre et de générer du contenu pertinent pour des domaines ou des tâches spécifiques.
Intégration dans un système RAG
Les modèles Llama 3.1 peuvent désormais être intégrés de manière transparente dans les systèmes de génération assistée par récupération (RAG). Cette intégration permet au modèle d'exploiter dynamiquement des sources de données externes, améliorant ainsi sa capacité à fournir des réponses précises et adaptées au contexte. En récupérant des informations à partir de grands ensembles de données et en les incorporant dans le processus de génération, Llama 3.1 améliore considérablement ses performances dans les tâches à forte intensité de connaissances, offrant aux utilisateurs des résultats plus précis et mieux informés.
Génération de données synthétiques
Vous pouvez également utiliser le modèle à 405 milliards de paramètres pour générer des données synthétiques de haute qualité, améliorant ainsi les performances des modèles spécialisés pour des cas d'utilisation spécifiques. Cette approche tire parti des capacités étendues de Llama 3.1 pour produire des données ciblées et pertinentes, améliorant ainsi la précision et l'efficacité des applications d'IA personnalisées.