Meta, la société mère de Facebook, a récemment lancé Llama 2, un modèle de langage artificiel gratuit et open-source qui promet de révolutionner le domaine de l’intelligence artificielle. Llama 2 est basé sur le code source de GPT-3, le modèle de langage le plus avancé au monde, développé par OpenAI, une organisation à but non lucratif soutenue par Elon Musk et d’autres personnalités du secteur technologique. Llama 2 est censé offrir aux développeurs et aux entreprises un accès facile et gratuit à une intelligence artificielle de pointe, sans avoir à payer les frais élevés d’OpenAI.En juillet, Meta a mis à disposition son modèle Llama 2 pour une utilisation commerciale par le biais de partenariats avec les principaux fournisseurs de services en cloud, y compris Microsoft. Meta ne fait pas payer l'accès ou l'utilisation du modèle qu'elle a développé, a déclaré la société. Au contraire, en ouvrant la technologie à d'autres entreprises, Meta affirme qu'elle bénéficiera des améliorations qui pourront être apportées lorsque davantage de développeurs l'utiliseront, la soumettront à des tests de résistance et identifieront les problèmes qu'elle pose.
Llama 2 est censé offrir aux développeurs et aux entreprises un accès facile et gratuit à une intelligence artificielle de pointe, sans avoir à payer les frais élevés d’OpenAI.
Cependant, certains clients d’OpenAI qui ont essayé d’utiliser Llama 2 ont découvert que le modèle gratuit n’était pas si bon marché à utiliser. En effet, Llama 2 nécessite beaucoup de ressources informatiques pour fonctionner, ce qui se traduit par des coûts élevés de cloud computing. Selon une étude de Baseten, une startup qui aide les développeurs à utiliser des modèles de langage open-source, utiliser Llama 2 à partir de la boîte coûte 50% à 100% plus cher que d’utiliser GPT-3.5 Turbo, un modèle d’OpenAI qui alimente des services tels que ChatGPT. L’option open-source n’est moins chère que pour les entreprises qui veulent personnaliser un modèle de langage en l’entraînant sur leurs données ; dans ce cas, un modèle Llama 2 personnalisé coûte environ un quart du prix d’un modèle GPT-3.5 Turbo personnalisé, a constaté Baseten.
Un exemple de cette différence de coût est fourni par Andreas Homer et Ebby Amir, les co-fondateurs de Cypher, une application qui aide les gens à créer des versions virtuelles d’eux-mêmes sous la forme d’un chatbot. Ces deux entrepreneurs ont testé Llama 2 pour leur application, ce qui leur a valu une facture de 1 200 dollars en août de la part de Google Cloud, leur fournisseur de cloud. Puis ils ont essayé d’utiliser GPT-3.5 Turbo, et ont été surpris de voir qu’il ne leur coûtait que 5 dollars par mois pour gérer la même quantité de travail.
Baseten a également constaté que le modèle le plus avancé d’OpenAI, GPT-4, est environ 15 fois plus cher que Llama 2, mais qu’il n’est généralement nécessaire que pour les tâches d’IA génératives les plus avancées, comme la génération de code, et non pour celles que la plupart des grandes entreprises veulent intégrer.
Ces résultats suggèrent que Meta n’a pas encore réussi à concurrencer OpenAI sur le marché de l’intelligence artificielle, malgré sa volonté affichée de rendre l’IA accessible à tous. Il semble que la qualité et l’efficacité des modèles de langage d’OpenAI justifient encore leur prix, et que les entreprises qui veulent utiliser l’IA pour leurs besoins doivent peser le pour et le contre entre les options gratuites et payantes.
Plusieurs tailles de modèles sont disponibles
Llama 2 est un modèle de langage artificiel qui utilise l’apprentissage automatique pour générer du texte à partir d’un mot-clé, d’une phrase ou d’un contexte donné. Il fonctionne en analysant des milliards de textes provenant de sources publiques, comme le web, les livres, les articles, etc., et en apprenant les règles et les motifs du langage naturel. Il peut ensuite utiliser ces connaissances pour produire du texte original et pertinent, en imitant le style, le ton et le contenu des sources d’origine.
Llama 2 est basé sur le code source de GPT-3 développé par OpenAI. Il utilise la même architecture, appelée transformeur, qui consiste en une série de couches de neurones artificiels qui traitent le texte en parallèle. Il se distingue de GPT-3 par le fait qu’il a été entraîné sur un ensemble de données plus diversifié et plus récent, comprenant plus de 100 langues et des domaines variés comme le chat, le code, la poésie, etc. Il a également bénéficié d’un affinage spécifique à la tâche, basé sur des exemples annotés par des humains, pour améliorer ses performances sur des applications particulières.
Il existe trois tailles de modèles disponibles : 7 milliards, 13 milliards et 70 milliards de paramètres. Plus le modèle est grand, plus il est puissant, mais plus il nécessite de ressources informatiques pour fonctionner. Llama 2 peut être utilisé pour une variété de tâches de traitement du langage naturel, comme la résumé, la traduction, la réponse aux questions, et plus encore. Il peut également être personnalisé en fonction des besoins des utilisateurs, en l’entraînant sur leurs propres données et tâches.
OpenAI fait plusieurs tentatives pour une incursion dans le monde professionnel
OpenAI a annoncé en mars que les API de ses modèles ChatGPT et Whisper sont désormais disponibles, offrant aux développeurs un accès aux capacités de langage et de synthèse vocale basées sur l'IA. Grâce à des optimisations à l'échelle du système, OpenAI a réussi à réduire le coût de ChatGPT de 90% depuis décembre, et a répercuté ces économies sur les utilisateurs de l'API. OpenAI a introduit Whisper, un modèle de synthèse vocale, en tant qu'API open source en septembre 2022. L'API Whisper a suscité des éloges considérables de la part de la communauté des développeurs. Cependant, son fonctionnement peut être difficile.
OpenAI a présenté les GPT, un moyen pour chacun de créer sa propre version du système d'IA conversationnelle populaire. Non seulement vous pouvez créer votre propre GPT pour le plaisir ou la productivité, mais vous pourrez bientôt le publier sur un marché appelé GPT Store... et peut-être même gagner un peu d'argent dans le processus.
Les GPT personnalisés ont été annoncés lundi lors du DevDay, la toute première conférence des développeurs d'OpenAI à San Francisco, où la société a également annoncé un GPT-4 turbocompressé et moins cher, des prix plus bas pour les développeurs utilisant ses modèles dans leurs applications, et la nouvelle que ChatGPT a atteint un un chiffre stupéfiant de 100 millions d’utilisateurs hebdomadaires.
« Nous pensons que si vous donnez aux gens les outils nécessaires, ils réaliseront des choses incroyables », a déclaré sur scène le fondateur et PDG Sam Altman.
À cette fin, la société introduit ce qu’elle appelle les GPT, « des versions personnalisées de ChatGPT que vous pouvez créer dans un but spécifique ». Il est possible que le nom choisi génère une certaine confusion, puisque GPT, ou encore Generative Pretrained Transformer, est en fait le terme technique pour ce type de grand modèle de langage.
Ces initiatives visent à renforcer la position d’OpenAI dans le domaine de l’intelligence artificielle, et à fidéliser ses clients face aux offres concurrentes comme celle de Meta.
La bataille entre Meta et OpenAI pour le contrôle de l’intelligence artificielle n’est donc pas terminée, et pourrait même s’intensifier dans les prochains mois, avec l’arrivée de nouveaux modèles et de nouvelles applications. Les utilisateurs et les entreprises devront faire des choix éclairés entre les différentes options disponibles, en tenant compte de leurs besoins, de leurs budgets, et de leurs valeurs. L’avenir de l’IA dépendra en grande partie de ces choix, et de la façon dont ils influenceront le développement et l’utilisation de cette technologie.
Sources : Meta, étude de Baseten
Et vous ?
Que pensez-vous de la stratégie de Meta de rendre son modèle de langage Llama 2 gratuit et open-source ? Une bonne initiative pour démocratiser l’intelligence artificielle ? Pourquoi ? Plus généralement êtes-vous pour ou contre le développement en open source d'une IA ? « Certains clients d’OpenAI qui ont essayé d’utiliser Llama 2 ont découvert que le modèle gratuit n’était pas si bon marché à utiliser », êtes-vous surpris ? Quels sont les avantages et les inconvénients d’utiliser Llama 2 par rapport aux modèles de langage d’OpenAI, comme GPT-3, GPT-3.5 Turbo ou GPT-4 ? Quels sont les critères que vous utilisez pour choisir le modèle le plus adapté à vos besoins ? Comment évaluez-vous la qualité et la fiabilité des textes générés par Llama 2 et des modèles concurrents ? Avez-vous déjà rencontré des problèmes ou des erreurs avec ces modèles ? Comment les avez-vous résolus ? Quelles sont les applications que vous utilisez ou que vous envisagez d’utiliser avec Llama 2 ou des modèles concurrents ? Quels sont les bénéfices que vous en retirez, ou que vous espérez en retirer ?