Apprendre à connaître Llama 3.1 : La dernière famille de modèles open-source de Meta

Le 23 juillet 2024, Meta a publié la nouvelle famille de modèles open-source Llama 3.1, comprenant le modèle polyvalent 8B, le modèle performant 70B et le modèle Llama 3.1 405B, ce dernier se distinguant comme le plus grand modèle de langue large (LLM) open-source à ce jour.

Tu te demandes peut-être ce qui différencie ces nouveaux modèles de leurs prédécesseurs. Eh bien, en approfondissant cet article, tu découvriras que la sortie des modèles Llama 3.1 marque une étape importante dans la technologie de l'IA. Les modèles nouvellement sortis offrent des améliorations significatives dans le traitement du langage naturel ; de plus, 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 aux chercheurs et aux développeurs.

Dans cet article, nous allons explorer la famille des modèles Llama 3.1, en approfondissant leur architecture, leurs principales améliorations, leurs utilisations pratiques et une comparaison détaillée de leurs performances.

Qu'est-ce que Llama 3.1 ?

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 de Anthropic. 

Même s'il peut 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 :

• Prise en charge de huit langues : Dont English, l'allemand, le français, l'italien, le portugais, l'hindi, l'espagnol et le thaï, ce qui leur permet d'atteindre un public mondial.
• 128 000 jetons de fenêtre contextuelle : Permettre aux modèles de traiter des entrées beaucoup plus longues et de maintenir le contexte sur des conversations ou des documents étendus.
• Meilleures capacités de raisonnement: Permettre aux modèles d'être plus polyvalents et capables de gérer efficacement des tâches complexes.
• Sécurité rigoureuse : Des tests ont été mis en œuvre pour atténuer les risques, réduire les biais et prévenir les résultats néfastes, ce qui favorise une utilisation responsable de l'IA.

En plus de tout ce qui précède, la nouvelle famille de modèles Llama 3.1 met en évidence une avancée majeure avec son impressionnant modèle de 405 milliards de paramètres. Ce nombre important de paramètres représente un bond en avant significatif 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 au site weights and biases du réseau neuronal que le modèle apprend au cours de la formation. Cela permet au modèle de saisir des modèles de langage plus complexes, d'établir une nouvelle norme pour les modèles de langage à grande échelle et de présenter le potentiel futur de la technologie de l'IA. Ce modèle à grande échelle améliore non seulement les performances sur un large éventail de tâches, mais repousse également les limites de ce que l'IA peut réaliser en termes de génération et de compréhension de texte.

Architecture du modèle

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 et son efficience dans le traitement des 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.

De plus, la famille de modèles Llama 3.1 utilise l'architecture Mixture of Experts (MoE), qui améliore l'efficacité et la stabilité de la formation. Éviter l'architecture MoE garantit un processus de formation plus cohérent et plus fiable, car le MoE peut parfois introduire des complexités susceptibles d'avoir un impact sur la stabilité et les performances du modèle.

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L'architecture du modèle Llama 3.1 fonctionne comme suit :

1. Entrée des jetons de texte: Le processus commence par l'entrée, qui consiste en des 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 token embeddings. 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 de peser l'importance des différents tokens de 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 jeton 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 jeton doit accorder aux autres jetons en comparant les vecteurs de la requête aux vecteurs de la clé. 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 du réseau d'auto-attention et du réseau d'anticipation sont empilées plusieurs fois. Cette application répétée permet au modèle de saisir des dépendances et des schémas 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, en fonction du contexte d'entrée.

LLama 3.1 Performances de la famille de modèles et comparaisons avec d'autres modèles

Les tests de référence 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 ses performances supérieures.

Llama 3.1 405B : Haute capacité 

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 les Llama 3.1 font preuve d'un avantage concurrentiel, mettant en évidence leurs performances et leurs capacités supérieures dans diverses tâches.

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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.

Llama 3.1 70B : milieu de gamme

Les modèles Llama, plus petits et plus légers, font également preuve de 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 à travers différentes tailles de modèles, ce qui en fait un outil précieux pour un large éventail d'applications.

Llama 3.1 8B : Léger

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 ses capacités malgré son nombre de paramètres plus faible.

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Comment peux-tu 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 permet d'améliorer ses performances et sa capacité d'adaptation aux 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 façon transparente dans les systèmes de génération assistée par récupération (RAG). Cette intégration permet au modèle d'exploiter des sources de données externes de façon dynamique, 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 au 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

Tu peux 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 sur mesure.

Ce qu'il faut retenir

La version 3.1 de Llama représente une avancée significative dans le domaine des grands modèles de langage, mettant en évidence l'engagement de Meta à faire progresser la technologie de l'IA. 

Avec un nombre important de paramètres, une formation approfondie sur divers ensembles de données et un accent mis sur des processus de formation 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 par rapport aux autres modèles de pointe. Ce modèle repousse non seulement les limites de ce que l'IA peut réaliser aujourd'hui, mais il prépare également le terrain pour les innovations futures dans le paysage en constante évolution de l'intelligence artificielle.

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