Dans cet article de blog, nous explorons les alternatives open-source GPT-4 et ChatGPT : LLaMA 3 et Mixtral 8x7b. Ces modèles de langage de pointe font des vagues dans la communauté de l'IA et ouvrent la voie à un traitement plus efficace du langage naturel. Rejoignez-nous pour découvrir les caractéristiques et les capacités de ces modèles en devenir et les comparer à leurs homologues plus connus.
ChatGPT et GPT-4 sont des modèles linguistiques avancés développés par OpenAI. ChatGPT est un modèle d'IA conversationnelle qui utilise le traitement du langage naturel pour générer des réponses semblables à celles de l'homme aux entrées de l'utilisateur, tandis que GPT-4 est un modèle plus puissant et plus complexe capable de générer des textes qui sont pratiquement impossibles à distinguer de l'écriture humaine.
Les deux modèles ont été entraînés sur de grandes quantités de données textuelles, ce qui leur permet de générer des réponses très précises et adaptées au contexte à un large éventail de questions et d'invites. Ils ont un large éventail d'applications dans des domaines tels que le service à la clientèle, la génération de contenu et la traduction linguistique, et continuent d'évoluer et de s'améliorer à mesure que la technologie progresse.
Si OpenAI a incontestablement révolutionné le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier dans le domaine du traitement du langage naturel, ses modèles présentent certains inconvénients par rapport aux alternatives open-source telles que LLaMA 3 ou Mixtral 8x7b.
L'un des principaux inconvénients est le coût associé à l'utilisation des services de l'OpenAI, qui nécessitent un abonnement ou un paiement à l'utilisation, ce qui peut s'avérer prohibitif pour certaines personnes et organisations.
Une autre préoccupation concernant ChatGPT et GPT-4 est l'aspect de la confidentialité des données : OpenAI n'offre pas de garanties solides sur la manière dont les données du client sont traitées, ce qui pose un problème pour les applications sensibles telles que les applications médicales ou financières.
Enfin, OpenAI a mis en place des restrictions de contenu sur ChatGPT et GPT-4 pour s'assurer que le texte généré par l'IA respecte ses lignes directrices, en contrôlant et en régulant le contenu généré par ses modèles. Certains cas d'utilisation ne sont tout simplement pas compatibles avec les modèles d'OpenAI et certains pensent que ces restrictions rendent ChatGPT et GPT-4 moins originaux et moins précis que leurs homologues non restreints.
Voyons quelles sont les options que vous pouvez considérer comme des alternatives à ChatGPT et GPT-4.
La famille de modèles LLaMA 3, publiée par Meta, est le successeur des modèles originaux LLaMa 1, fournissant à la fois des modèles de base et des modèles de "chat" affinés. Contrairement aux modèles LLaMa 1 publiés en 2022 sous une licence non commerciale, les modèles LLaMA 3 sont disponibles gratuitement pour la recherche en IA et l'utilisation commerciale.
Les modèles Llama de Meta visent à démocratiser l'écosystème de l'IA générative en rendant le code et les poids des modèles librement accessibles, et en se concentrant sur l'amélioration des capacités de performance des petits modèles plutôt que sur l'augmentation du nombre de paramètres. Avec 7 milliards, 13 milliards ou 70 milliards de paramètres, les petites organisations peuvent déployer des instances locales de modèles LLaMA 3 ou de modèles basés sur Llama développés par la communauté de l'IA sans avoir besoin d'un temps de calcul ou d'investissements d'infrastructure coûteux.
Par rapport à ses homologues propriétaires, LLaMA 3 démontre une performance supérieure dans des aspects tels que la sécurité et l'exactitude des faits. Bien que LLaMA 3 ne possède peut-être pas les capacités complètes de modèles beaucoup plus grands, sa nature ouverte et son efficacité accrue offrent des avantages distinctifs.
LLaMA 3 peut être déployé manuellement sur site ou utilisé via une API dédiée comme NLP Cloud.
Mixtral, lancé par la startup française Mistral AI, est un réseau qui combine les fonctionnalités de plusieurs experts en un seul modèle. Il s'agit d'un modèle de décodage uniquement, ce qui signifie qu'il ne fait que décoder l'information, et non l'encoder. Le modèle comporte huit groupes de paramètres différents et, à chaque couche et pour chaque jeton, un réseau de routeurs sélectionne deux de ces groupes pour traiter le jeton et combine leurs résultats.
Cette approche permet au modèle d'augmenter son nombre de paramètres tout en contrôlant les coûts et la latence, car seule une fraction de l'ensemble des paramètres est utilisée par jeton. Par exemple, Mixtral a 46,7 milliards de paramètres au total, mais seulement 12,9 milliards sont utilisés par jeton. Cela signifie qu'il traite les entrées et génère des sorties à la même vitesse et au même coût qu'un modèle à 12,9 milliards de paramètres.
En comparaison avec d'autres modèles, Mixtral surpasse LLaMA 3 70B sur la plupart des benchmarks avec une inférence 6x plus rapide. C'est le modèle à poids ouvert le plus puissant avec une licence permissive et il offre le meilleur compromis coût/performance. Il égale ou surpasse GPT3.5 sur la plupart des benchmarks.
Mixtral 8x7b peut être déployé manuellement sur site ou utilisé via une API dédiée comme NLP Cloud.
Les grands modèles linguistiques tels que LLaMA 3 et Mixtral sont des options intéressantes, car vous pouvez soit les déployer vous-même, soit faire appel à un fournisseur d'IA qui fournit ces modèles prêts à l'emploi.
Déployer LLaMA 3 et Mixtral par vous-même peut être intéressant si vous avez les bonnes compétences en devops et en IA dans votre équipe, et si vous avez la chance d'avoir accès au bon matériel. Cela vous permettra de maintenir une confidentialité des données avancée pour votre application puisque vous n'aurez pas à partager vos données avec un fournisseur de cloud.
Gardez à l'esprit que le déploiement d'un modèle génératif peut être fastidieux, et que la maintenance de ces LLM pour qu'ils se comportent de manière fiable en production est encore plus difficile. Trouver les bons ingénieurs pour un tel travail peut s'avérer difficile. Par exemple, les exigences matérielles pour installer LLaMA 3 70b en mode fp16 sans quantification seront d'au moins 140 Go de vRAM. Compte tenu de la forte demande actuelle en GPU NVIDIA, l'approvisionnement en GPU avancés avec 140 Go de vRAM est très complexe.
Si vous préférez utiliser LLaMA 3 ou Mixtral par le biais d'une API d'IA gérée qui ne sacrifie pas la confidentialité des données, nous vous encourageons à essayer notre NLP Cloud API. (Voir l'API d'IA générative de NLP Cloud ici)! Vous pouvez également affiner LLaMA 3 et Mixtral 8x7b sur NLP Cloud, afin que le modèle soit parfaitement adapté à votre cas d'utilisation.
GPT-4 et ChatGPT sont des modèles d'IA étonnants qui ont réellement changé le jeu de l'IA. Pour la première fois dans l'histoire de l'IA, il est impossible de savoir si le contenu généré provient d'un humain ou d'une machine, ce qui conduit de nombreuses entreprises à intégrer GPT-4 et ChatGPT dans leur produit ou leurs flux de travail internes.
Cependant, GPT-4 et ChatGPT peuvent être décevants en raison de leurs faibles garanties en termes de confidentialité des données et de leurs limites d'utilisation dues aux restrictions de l'OpenAI. La communauté open-source a fait un excellent travail en concevant des alternatives open-source à GPT-4 et ChatGPT comme LLaMA 3 et Mixtral 8x7b.
Si vous souhaitez tirer parti de LLaMA 3 et de Mixtral, n'hésitez pas à essayer l'API NLP Cloud. (Essayez-le ici)!
Juliette
Responsable marketing chez NLP Cloud