Meta AI a récemment publié la troisième itération de leur modèle de langage LLaMA, LLaMA 3. Ce nouveau modèle offre des progrès significatifs en termes de performances et de capacités, en faisant un choix convaincant pour les développeurs et les chercheurs travaillant sur une large gamme d'applications d'IA.

LLaMA 3 est disponible en deux versions pré-entraînées et accordées aux instructions, avec respectivement 8 milliards et 70 milliards de paramètres. Le modèle a été entraîné sur un impressionnant jeu de données de plus de 15 billions de jetons, soit sept fois plus que le jeu de données utilisé pour LLaMA 2. Ces données d'entraînement élargies incluent quatre fois plus de code, rendant LLaMA 3 particulièrement doué pour la génération de code et d'autres tâches liées à la programmation.

Les références fournies par Meta AI démontrent les capacités impressionnantes de LLaMA 3. La version de 8 milliards de paramètres surpasse les modèles populaires Galactica 7B et Mistral 7B Instruct sur une variété de tâches, notamment l'apprentissage peu supervisé, la réponse aux questions et le raisonnement mathématique. Le modèle plus important de 70 milliards de paramètres se défend également contre le puissant modèle Chinchilla 1.5B, en particulier dans le domaine de la génération de code.

L'une des principales caractéristiques de LLaMA 3 est son soutien amélioré aux tâches multi-étapes et un meilleur alignement des réponses, ce qui suggère une forte concentration sur le développement d'agents IA plus capables et dignes de confiance. De plus, Meta AI a introduit de nouveaux outils et processus pour promouvoir le développement et l'utilisation responsables du modèle, notamment le système LLaMA Guard et le cadre d'évaluation Cyber SEC.

Dans l'ensemble, la sortie de LLaMA 3 représente une avancée significative dans le monde des modèles de langage open source. Avec ses performances impressionnantes, ses capacités élargies et son engagement envers un développement responsable, LLaMA 3 est bien placé pour devenir une ressource précieuse pour une large gamme d'applications et d'initiatives de recherche en IA.

La sortie de LLaMA 3 par Meta AI marque une avancée significative dans le monde des modèles de langage de grande taille. Cette dernière itération de la série LLaMA se vante d'améliorations de performance et de capacités qui la distinguent de ses prédécesseurs.

L'un des points forts est l'amélioration des performances de pointe du modèle dans des domaines tels que les nuances du langage, la compréhension contextuelle et les tâches complexes comme la traduction et la génération de dialogues. Grâce à une évolutivité et des performances améliorées, LLaMA 3 peut gérer les tâches multi-étapes sans effort, grâce aux processus de post-formation affinés de Meta qui réduisent considérablement les taux de refus erronés, améliorent l'alignement des réponses et augmentent la diversité des réponses du modèle.

Les capacités du modèle ont été considérablement améliorées, notamment dans des domaines comme le raisonnement, la génération de code et le suivi d'instructions. Cela se voit dans les références fournies, où LLaMA 3 surpasse à la fois Geman 7B et MISTL 7B Instruct sur diverses métriques, y compris le score impressionnant en mathématiques qui est le triple de celui des modèles concurrents.

La version 70B paramètres de LLaMA 3 a également été comparée au puissant modèle Chinchilla Pro 1.5, montrant ses bonnes performances dans des domaines comme la génération de code, où il obtient un score impressionnant de 81, dépassant les 71 de Chinchilla Pro et les 73 de CLA 3 Sonic.

Ces améliorations de performances et de capacités font de LLaMA 3 un modèle très capable et polyvalent, bien adapté à une large gamme d'applications, des tâches basées sur le langage à la résolution de problèmes complexes et à la génération de code. Alors que la communauté open source continue d'explorer et de tirer parti du potentiel de ce modèle, l'avenir du développement de l'IA semble de plus en plus prometteur.

La sortie de LLaMA 3 par Meta AI a fixé une nouvelle référence pour les modèles de langage de grande taille. Selon les références fournies, la version de 8 milliards de paramètres de LLaMA 3 surpasse la concurrence, y compris Geman 7B et MISTL 7B Instruct, sur une série de tâches.

Les points forts clés des références incluent :

• MLU 5-shot : LLaMA 3 8B marque 78,4, contre 53 pour Geman 7B et 58 pour MISTL 7B Instruct.
• GPQA Zero-shot : LLaMA 3 8B marque 34, contre 21 pour Geman 7B et 26 pour MISTL 7B Instruct.
• Score mathématique : LLaMA 3 8B obtient des scores nettement plus élevés sur les tâches mathématiques, près du triple des scores de Geman 7B et MISTL 7B Instruct.
• Génération de code : Le score d'évaluation humaine pour la génération de code est de 81 pour LLaMA 3 70B, contre 71 pour Geman Pro 1.5 et 73 pour CLA 3 Sonic.

Les références démontrent les performances et les capacités améliorées de LLaMA 3, notamment dans des domaines comme le raisonnement, la génération de code et le suivi d'instructions. Cela positionne LLaMA 3 comme un modèle de langage de grande taille très capable et compétitif, offrant des améliorations significatives par rapport aux versions précédentes et aux modèles de pointe actuels.

Meta a adopté une approche globale du développement responsable avec LLaMA 3, en se concentrant sur la confiance et la sécurité. Ils ont mis à jour leur guide d'utilisation responsable (RUG) pour fournir des informations complètes sur le développement responsable avec les modèles de langage de grande taille.

Leur approche axée sur le système comprend des mises à jour de leurs outils de confiance et de sécurité, notamment LLaRD (LLaMA Responsible Development) qui a été optimisé pour prendre en charge la taxonomie publiée par ML Commons, étendant sa couverture à un ensemble de catégories de sécurité plus complet.

De plus, Meta a introduit LLaMA Guard, un ensemble d'outils pour rendre les fonctionnalités de sécurité accessibles aux développeurs. Cela inclut Code Shield, qui évalue le code pour les pratiques de sécurité, et CyberSec Eval 2, qui vérifie les utilisations abusives potentielles comme les pratiques de code non sécurisées, l'aide aux pirates informatiques, l'abus des interpréteurs de code et la vulnérabilité à l'injection d'invites.

En adoptant une approche proactive et transparente de la confiance et de la sécurité, Meta vise à permettre le développement responsable d'applications utilisant LLaMA 3, tout en construisant un écosystème ouvert autour du modèle.

Meta a annoncé qu'ils intégraient la dernière version de leur modèle de langage LLaMA, LLaMA 3, dans leurs diverses applications et services. Cela inclut l'intégration de LLaMA 3 dans :

• Facebook
• Instagram
• WhatsApp
• Messenger

Les utilisateurs pourront désormais interagir directement avec le modèle LLaMA 3 au sein de ces applications pour obtenir des informations en temps réel, répondre à des questions et effectuer diverses tâches. L'intégration permet aux utilisateurs de tirer parti des capacités avancées de LLaMA 3, comme ses performances améliorées, sa compréhension contextuelle et son achèvement de tâches multi-étapes, sans avoir à quitter les applications qu'ils utilisent déjà.

De plus, Meta met LLaMA 3 à disposition dans l'interface d'inférence de Meta AI, permettant aux développeurs d'accéder facilement au modèle et de l'utiliser pour leurs propres applications et projets. Cela étend davantage l'accessibilité et l'adoption de ce puissant modèle de langage.

Dans l'ensemble, l'intégration de LLaMA 3 dans la suite d'applications et de services de Meta représente une étape importante pour rendre les capacités avancées de l'IA facilement accessibles aux utilisateurs et aux développeurs, stimulant ainsi l'innovation et la productivité au sein de l'écosystème de Meta.

Les modèles LLaMA 3 sont disponibles au téléchargement et à l'exploration via le dépôt GitHub officiel à l'adresse github.com/facebookresearch/llama. Ce dépôt fournit l'accès au code et aux fichiers de modèles, permettant aux développeurs d'approfondir les capacités de cette dernière itération de la série LLaMA.

Le dépôt comprend les principales ressources suivantes :

1. Fichiers de modèles : Les modèles LLaMA 3 sont disponibles en deux tailles - 8 milliards et 70 milliards de paramètres. Ces modèles pré-entraînés peuvent être téléchargés et utilisés pour une large gamme d'applications.

2. Code : Le dépôt GitHub contient le code source des modèles LLaMA 3, permettant aux développeurs de comprendre l'architecture sous-jacente et éventuellement d'affiner ou d'adapter les modèles à leurs cas d'utilisation spécifiques.

3. Documentation : Le dépôt comprend une documentation détaillée, fournissant des conseils sur la façon de télécharger, de configurer et d'utiliser efficacement les modèles LLaMA 3.

4. Références : Le dépôt présente les performances de LLaMA 3 sur diverses références, permettant aux utilisateurs de comparer ses capacités à celles d'autres modèles de langage.

5. Guide d'utilisation responsable : Meta AI a inclus un "Guide d'utilisation responsable" complet pour assurer le développement éthique et responsable des applications utilisant les modèles LLaMA 3.

En explorant le dépôt GitHub de LLaMA 3, les développeurs peuvent acquérir une compréhension approfondie des capacités du modèle, expérimenter avec le code et tirer parti des modèles pré-entraînés pour construire des applications innovantes alimentées par l'IA. La nature open source de cette sortie s'aligne sur l'engagement de Meta à faire progresser le domaine de l'intelligence artificielle et à autonomiser la communauté plus large des développeurs.