Meta AI a récemment publié LLAMA 3, le modèle de langage le plus performant disponible en open source à ce jour. Il s'agit d'une étape importante, car les modèles open source dépassent désormais ou égalent les performances des modèles propriétaires comme GPT-4.

LLAMA 3 existe en deux versions - un modèle de 8 milliards de paramètres et un modèle de 70 milliards de paramètres. Ces modèles seront bientôt accessibles sur diverses plateformes, notamment AWS, Google Cloud, Hugging Face et plus encore. Ils seront également pris en charge par des produits matériels de pointe comme NVIDIA.

L'accent principal de LLAMA 3 est mis sur la fiabilité, avec l'introduction de nouveaux outils de confiance et de sécurité comme LL Guard 2 et Code Shield. Les modèles présentent également des capacités élargies, des fenêtres de contexte plus longues et de meilleures performances.

LLAMA 3 de Meta AI se positionne comme un assistant IA de premier plan, promettant d'améliorer l'intelligence et la productivité. La sortie de ces modèles montre des performances de pointe avec des capacités de raisonnement, de codage et de mathématiques améliorées. Cette initiative vise à favoriser l'innovation dans diverses applications, outils et optimisations IA, en mettant l'accent sur l'implication et les commentaires de la communauté.

La sortie de LLAMA 3 par Meta AI représente une avancée significative dans le domaine des modèles de langage de grande taille. Ce modèle open source a dépassé ou égalé les performances des modèles propriétaires comme GPT-4, montrant les progrès rapides dans le paysage de l'IA open source.

LLAMA 3 existe en deux variantes : un modèle de 8 milliards de paramètres et un modèle de 70 milliards de paramètres. Ces modèles seront bientôt accessibles sur diverses plateformes, notamment AWS, Google Cloud et Hugging Face, avec le soutien de produits matériels de pointe comme NVIDIA.

L'accent principal de LLAMA 3 est mis sur la fiabilité, avec l'introduction de nouveaux outils de confiance et de sécurité comme LL Guard 2 et Code Shield. Le modèle dispose également de capacités élargies, notamment de fenêtres de contexte plus longues et de meilleures performances.

LLAMA 3 de Meta AI se positionne comme un assistant IA de premier plan, promettant d'améliorer l'intelligence et la productivité. La sortie de ces deux nouveaux modèles montre des performances de pointe, avec des capacités de raisonnement améliorées et un accent mis sur le codage et les mathématiques.

Cette initiative vise à favoriser l'innovation dans diverses applications, outils et optimisations IA, en mettant l'accent sur l'implication et les commentaires de la communauté. Les capacités de LLAMA 3 sont largement explorées, avec le partage de références et d'autres informations pour mettre en évidence ses progrès.

Meta AI a développé un ensemble complet d'évaluations humaines comprenant 1 800 invites couvrant 12 cas d'utilisation clés. Ce processus d'évaluation approfondi garantit une évaluation impartiale des capacités de LLAMA 3, même par rapport à leurs propres équipes de modélisation.

Les résultats de cette évaluation humaine sont impressionnants, le modèle LLAMA 3 de 8 milliards de paramètres surpassant les références existantes telles que Claude, Sonic, Mistol, Medium et GPT-3.5 dans diverses catégories. Le taux de pourcentage de victoire du modèle est nettement supérieur à celui de ses concurrents, montrant ses performances supérieures dans des domaines tels que les conseils, le brainstorming, le codage, l'écriture créative, le raisonnement et la synthèse.

De plus, le modèle LLAMA 3 dépasse le modèle Gemini Pro 1.5 d'Anthropic et le modèle Cohere 3 Sonic, consolidant sa position de principal modèle de langage de grande taille open source disponible aujourd'hui. Cette évaluation approfondie met en évidence les capacités inégalées de LLAMA 3, en faisant un élément déterminant dans le paysage de l'IA.

Meta AI a rendu les nouveaux modèles LLAMA 3 facilement accessibles sur diverses plateformes, notamment AWS, Google Cloud, Hugging Face et plus encore. Ces modèles existent en deux variantes - un modèle de 8 milliards de paramètres et un modèle de 70 milliards de paramètres - permettant aux utilisateurs de choisir celui qui correspond le mieux à leurs besoins.

Pour commencer avec LLAMA 3, vous pouvez accéder au modèle d'instruction de 8 milliards sur Hugging Face, ainsi qu'au modèle de 70 milliards de paramètres. Les liens vers ces modèles seront fournis dans la description ci-dessous, vous permettant de commencer à explorer et à tester les capacités de ce modèle de langage open source de pointe.

Meta AI a également introduit un nouveau composant intégré qui vous permet d'interagir directement avec le modèle LLAMA 3. Ce composant offre une interface conviviale où vous pouvez saisir des invites et constater les capacités de génération du modèle. De la création de listes d'emballage à l'exploration de divers cas d'utilisation, cet outil intégré offre un moyen pratique d'expérimenter la puissance de LLAMA 3.

En tirant parti des modèles LLAMA 3, vous pouvez débloquer une large gamme d'applications, notamment une intelligence améliorée, une productivité accrue et des capacités de raisonnement avancées. L'accent mis sur le codage et les mathématiques élargit encore les capacités du modèle, en en faisant un atout précieux pour les développeurs et les chercheurs.

L'architecture du modèle LLAMA 3 représente une avancée significative par rapport à son prédécesseur, LLAMA 2. Les principales améliorations incluent :

1. Tokeniseur efficace : LLAMA 3 utilise un tokeniseur avec un vocabulaire de 128 000 tokens, conduisant à un codage du langage plus efficace et à de meilleures performances globales.

2. Attention groupée des requêtes : Pour améliorer l'efficacité de l'inférence, LLAMA 3 introduit un mécanisme d'attention groupée des requêtes dans les modèles de 8 milliards et 70 milliards de paramètres. Cela permet aux modèles de traiter des séquences allant jusqu'à 8 192 tokens tout en maintenant l'attention automatique dans les limites des documents, améliorant ainsi l'efficacité par rapport à LLAMA 2.

3. Données d'entraînement élargies : Le jeu de données de pré-entraînement de LLAMA 3 est sept fois plus important que celui d'origine de LLAMA 2, comprenant plus de 15 billions de tokens provenant de données publiques disponibles. Cela inclut quatre fois plus d'exemples de code, permettant au modèle de générer un meilleur code et de résoudre des problèmes du monde réel.

4. Capacités multilingues : Anticipant les cas d'utilisation multilingues, le jeu de données de pré-entraînement comprend plus de 5 % de données de haute qualité dans des langues autres que l'anglais, couvrant plus de 30 langues. Bien que les performances dans ces langues puissent ne pas atteindre le niveau de l'anglais, cela représente une étape importante vers un soutien linguistique plus large.

5. Filtrage rigoureux des données : Pour garantir la qualité des données d'entraînement de premier ordre, le développement de LLAMA 3 a incorporé des pipelines de filtrage de données rigoureux, notamment des méthodes de déduplication sémantique et des classificateurs de texte tirant parti des capacités impressionnantes d'identification des données des modèles LLAMA précédents.

6. Mélange optimal des données : Des expériences approfondies ont été menées pour déterminer les méthodes optimales de mélange des diverses sources de données dans le jeu de données de pré-entraînement final, améliorant encore les capacités du modèle.

Ces avancées architecturales, combinées à l'expansion et à l'amélioration de la qualité des données d'entraînement, positionnent LLAMA 3 comme un modèle de langage de grande taille hautement efficace, polyvalent et multilingue, établissant une nouvelle référence pour les capacités de l'IA open source.

La sortie de Llama 3 par Meta AI représente une avancée significative dans le domaine des modèles de langage de grande taille. Ce modèle open source a dépassé ou égalé les performances des modèles propriétaires comme GPT-4, montrant ses impressionnantes capacités.

Llama 3 se vante de plusieurs améliorations clés, notamment des taux de refus erronés réduits, un raisonnement amélioré, une génération de code et des capacités de suivi d'instructions améliorées. L'accent mis par le modèle sur les applications du monde réel et l'évaluation humaine approfondie le distinguent, assurant son adaptabilité à divers cas d'utilisation.

L'architecture du modèle a été optimisée pour l'efficacité, avec un vocabulaire plus important et des mécanismes d'attention groupée des requêtes. Le vaste jeu de données de pré-entraînement, comprenant plus de 15 billions de tokens et quatre fois plus d'exemples de code, améliore encore les performances de Llama 3.

L'engagement de Meta AI envers les principes open source et l'implication de la communauté est louable, car ils visent à favoriser l'innovation et la collaboration dans le paysage de l'IA. La sortie prochaine d'un modèle de 400 milliards de paramètres est une perspective passionnante, promettant des progrès encore plus importants dans un avenir proche.

Dans l'ensemble, Llama 3 représente une étape importante dans le développement des modèles de langage de grande taille, établissant une nouvelle référence pour les capacités de l'IA open source.