Grands modèles de langage (LLM) - Comparaison des 15 meilleurs modèles de langage

Grands modèles de langage
Découvrez la puissance des grands modèles de langage (LLM) dans l'IA en décomposant leur définition et en présentant des exemples du monde réel. Comparaison des 15 meilleurs LLM.
Table des matières

The Ultimate guide to popular large language models

Imagine you’re struggling to pen the perfect story, your fingers hovering over the keyboard as the blank page taunts you. Suddenly, you remember your secret weapon: a large language model (LLM). With a few prompts, the LLM weaves a tale so captivating, it feels like magic. This is just one example of the power of LLMs, sophisticated AI systems that are reshaping the way we interact with technology.

In the ever-changing and intriguing world of Artificial Intelligence (AI), large language models (LLMs) have been making waves with their impressive capabilities in handling human language. But what exactly are these LLMs, and how do they revolutionize our daily interactions and tasks? Let’s delve into this captivating realm and uncover some of the most prominent LLMs shaping the future of AI.

Understanding Large Language Models

LLMs are advanced machine learning models that predict and generate human-like text. They can autocomplete sentences, translate languages, and even craft entire articles. These models have evolved from simple word predictors to complex systems capable of handling paragraphs and documents.

How Do Large Language Models Work?

LLMs estimate the likelihood of sequences of words, using vast datasets to learn language patterns. They are built on architectures like Transformers, which focus on the most relevant parts of the input to process longer sequences efficiently.

The Evolution of LLMs: From BERT to GPT-4

BERT, introduced by Google in 2018, was a breakthrough, using bidirectional context to understand the nuances of language. GPT-4, with its 178 billion parameters, took text generation to new heights, showcasing the ability to generate human-like text.

Examplesof Large Language Models in Action

ChatGPT, a variant of OpenAI’s GPT models, has become a household name, powering chatbots that offer human-like interactions.

BERT’s Impact on Natural Language Processing Tasks

BERT has significantly improved the performance of natural language processing tasks, such as sentiment analysis and language translation.

GPT-3 and the Frontier of Text Generation

GPT-3’s ability to generate creative and coherent text has opened up new possibilities in content creation and beyond.

A Cheat Sheet to Today's Prominent Large Language Models Comparison

To better grasp the magnitude and diversity of large language models, let’s take a closer look at some of the most influential publicly available models currently dominating the landscape. Each model brings unique strengths and excels in various use cases.

This table provides a quick overview of some of the most influential large language models as of 2024. BERT, introduced by Google, is known for its transformer-based architecture and was a significant advancement in natural language processing tasks. Claude, developed by Anthropic, focuses on constitutional AI, aiming to make AI outputs helpful, harmless, and accurate. Cohere, an enterprise LLM, offers custom training and fine-tuning for specific company use cases. Ernie, from Baidu, has a staggering 10 trillion parameters and is designed to excel in Mandarin but is also capable in other languages.

Local LLMs vs Cloud LLMs

While cloud-based LLMs offer impressive capabilities, a growing trend is the use of local inference with open-source models. Tools like LM Studio allow users to run run LLMs locally directly on their machines.

This approach prioritizes privacy by keeping all data and processing offline. However, local inference typically requires more powerful hardware and may limit access to the most cutting-edge models due to their size.

Top 15 Popular Large Language Models

Nom du modèleSize (Parameters)Open Source?Last Updated (Estimated)CompanyCountry of Development
AI21 Studios Jurassic-1 Jumbo178BOuiDecember 2022AI21 Studios Israel
Google Gemma2B or 7BOuiMay 2023Google AIUnited States
Meta LLaMA 13B13BOuiEarly 2023Meta AIUnited States
Meta LLaMA 7B7BOuiEarly 2023Meta AIUnited States
EleutherAI GPT-J6BOuiMai 2023 (par le biais de fourches comme Dolly 2)EleutherAI (groupe de recherche)United States
La pile - EleutherAI900 Go de données textuellesOuiDéveloppement continuEleutherAI (groupe de recherche)United States
Mistral AI - Mistral LargeNon divulgué publiquement (Large)Open-source avec options payantesseptembre 2023Mistral AIFrance
Falcon 180B180BOuiNon spécifiéInstitut d'innovation technologiqueEAU
BERT342 millions d'eurosNonJuillet 2018Google AIUnited States
Ernie10 milliardsNonaoût 2023BaiduChine
OpenAI GPT-3.5175BNonFin 2022OpenAIUnited States
ClaudeNon spécifiéNonNon spécifiéAnthropiqueUnited States
CohereNon divulguée publiquement (massive)NonDéveloppement continuCohereCanada
Google PaLM (axe de recherche)Non divulgué publiquement (probablement très important)NonEn cours de développementGoogle AIUnited States
OpenAI GPT-4Non divulgué publiquement (Successeur de GPT-3.5)NonEn cours de développementOpenAIUnited States

Comparaison des pays de développement des LLM

Si l'on compare les 15 premiers grands modèles linguistiques (LLM), les États-Unis contribuent pour près de 67% à la part de marché du développement des LLM pour 10 des 15 modèles.

Country of DevelopmentNombre de modèles
United Statesdix
Total général15

Large Language Models (Llms) Comparison By Country

Architectures et méthodes de formation LLM

TransformateurArchitecture de réseau neuronal qui s'appuie sur des mécanismes d'attention pour améliorer l'efficacité et la précision du traitement des données séquentielles. C'est la base de nombreux LLM modernes.
PréformationL'étape initiale de la formation d'un LLM consiste à l'exposer à une grande quantité de données textuelles non étiquetées afin d'apprendre les modèles statistiques et les structures de la langue.
Mise au pointAffiner un modèle pré-entraîné en l'entraînant sur des données spécifiques liées à une tâche particulière, afin d'améliorer ses performances pour cette tâche.
QLoRAA method involving backpropagating gradients through a frozen, 4-bit quantized pre-trained language model into Low Rank Adapters (LoRA), enabling efficient fine-tuning.

The transformer architecture has revolutionized the field of natural language processing by enabling models to handle long sequences of data more effectively. Pre-training and fine-tuning are critical stages in the development of LLMs, allowing them to learn from vast amounts of data and then specialize in specific tasks. QLoRA represents an advanced technique for fine-tuning LLMs, reducing memory demands while maintaining performance

Key Use Cases for Large Language Models

How LLMs Revolutionize Language Translation and Sentiment Analysis

LLMs have transformed language translation by understanding and translating vast amounts of data, while sentiment analysis has become more nuanced thanks to their deep learning capabilities.

Enhancing Human-Machine Interactions with Chatbots

Chatbots powered by LLMs offer personalized and efficient customer support, changing the face of customer service.

Transforming Content Creation Through Generative AI

Generative AI models like GPT-3 have made it possible to create high-quality content quickly, aiding writers and designers alike.

Challenges and Limitations of Implementing LLMs

Addressing Concerns Around Bias and Ethical Use

The training data for LLMs can introduce biases, raising ethical concerns that must be addressed.

Understanding the Computational Costs of Training Large Models

Training LLMs requires significant computational resources, which can be costly and environmentally unsustainable.

The Limitations in Language Understanding and Context Grasping

Despite their capabilities, LLMs still struggle with understanding context and subtleties of human language.

How Large Language Models are Trained and Fine-Tuned

The Importance of Vast Amounts of Data in Pre-Training LLMs

LLMs require large datasets to learn a wide range of language patterns and nuances.

Fine-Tuning Techniques for Specific Applications

Techniques like transfer learning and fine-tuning with transformer models are used to adapt LLMs to specific tasks.

Emergence of Foundation Models in Machine Learning

Foundation models are a new trend in machine learning, providing a base for building specialized models.

Differences between pre-training and task-specific training

Pre-training and task-specific training (often referred to as fine-tuning) are two critical phases in the development of large language models (LLMs). These stages are foundational to how LLMs understand and generate human-like text, each serving a distinct purpose in the model’s learning process.

Pre-training LLMs

Pre-training is the initial, extensive phase where an LLM learns from a vast corpus of text data. This stage is akin to giving the model a broad education on language, culture, and general knowledge. Here are the key aspects of pre-training:

  1. General Knowledge Base: The model develops an understanding of grammar, idioms, facts, and context by analyzing a large corpus of text. This broad knowledge base enables the model to generate coherent and contextually appropriate responses.
  2. Transfer Learning: Pre-trained models can apply their learned language patterns to new datasets, especially useful for tasks with limited data. This ability significantly reduces the need for extensive task-specific data.
  3. Cost-Effectiveness: Despite the substantial computational resources required for pre-training, the same model can be reused across various applications, making it a cost-effective approach.
  4. Flexibility and Scalability: The broad understanding obtained during pre-training allows for the same model to be adapted for diverse tasks. Additionally, as new data becomes available, pre-trained models can be further trained to improve their performance.

Task-Specific Training (Fine-Tuning)

After pre-training, models undergo fine-tuning, where they are trained on smaller, task-specific datasets. This phase tailors the model’s broad knowledge to perform well on particular tasks. Key aspects of fine-tuning include:

  1. Task Specialization: Fine-tuning adapts pre-trained models to specific tasks or industries, enhancing their performance on particular applications.
  2. Data Efficiency and Speed: Since the model has already learned general language patterns during pre-training, fine-tuning requires less data and time to specialize the model for specific tasks.
  3. Model Customization: Fine-tuning allows for customization of the model to fit unique requirements of different tasks, making it highly adaptable to niche applications.
  4. Resource Efficiency: Fine-tuning is particularly beneficial for applications with limited computational resources, as it leverages the heavy lifting done during pre-training.

In summary, pre-training equips LLMs with a broad understanding of language and general knowledge, while fine-tuning tailors this knowledge to excel in specific tasks. Pre-training sets the foundation for the model’s language capabilities, and fine-tuning optimizes these capabilities for targeted applications, balancing the model’s generalization with specialization.

The Future of Large Language Models

Anticipating Next-Generation LLMs: GPT-4 and Beyond

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Expanding the Boundaries of Human-AI Collaboration

LLMs are set to enhance collaboration between humans and AI, making interactions more natural and productive.

These prominent LLMs are just the tip of the iceberg when it comes to understanding the vast potential of large language models in revolutionizing our interactions with technology and expanding the boundaries of human-AI collaboration. Stay tuned for Part II of this series, where we’ll dive deeper into the capabilities of large language models, their applications in various industries, and the challenges that come with harnessing their power.

Prospects of Natural Language Understanding in the Decade Ahead

The future looks bright for natural language understanding, with LLMs becoming more sophisticated and integrated into various applications.

En conclusion, LLMs like BERT, GPT-3, and their successors are revolutionizing industries, from education to healthcare. As we continue to harness their power, we must also navigate the challenges they present, ensuring their ethical and responsible use. The journey into the world of large language models is just beginning, and the possibilities are as vast as the datasets they learn from. Dive into this exciting field, and let’s shape the future of AI together.

Foire aux questions (FAQ)

Dans le cadre du traitement du langage naturel (NLP), un grand modèle de langage (LLM) désigne un système d'intelligence artificielle avancé conçu pour comprendre, interpréter et générer des textes de type humain. Ces modèles sont formés sur de grandes quantités de données, ce qui leur permet d'effectuer un large éventail de tâches linguistiques. Grâce au processus de formation, le modèle apprend à prédire le mot suivant dans une phrase, ce qui l'aide à générer à la demande un texte cohérent et pertinent sur le plan contextuel.

En 2024, plusieurs types de grands modèles de langage seront disponibles, chacun avec des capacités uniques. Les plus remarquables sont des modèles tels que GPT-4, connu pour ses capacités de génération de texte, et Bard, l'homologue de Google, qui se concentre sur un large éventail de tâches NLP. Ces modèles diffèrent par le nombre de paramètres, les données sur lesquelles ils ont été formés et leurs applications spécifiques, qui vont de la simple génération de texte à des tâches complexes de compréhension du langage.

Les LLM sont formés à l'aide de vastes ensembles de données collectées sur l'internet, notamment des livres, des articles et des sites web. Ce processus d'entraînement intensif consiste à alimenter le modèle avec de grandes quantités de données textuelles, ce qui l'aide à identifier des modèles, à comprendre le contexte et à apprendre des structures linguistiques. Le processus de formation peut prendre des semaines, voire des mois, en fonction de la taille du modèle et des ressources informatiques disponibles. L'objectif est de permettre au modèle de générer des textes qui ne se distinguent pas de ceux écrits par des humains.

Les LLM peuvent être utilisés dans une variété d'applications pour simplifier et automatiser les tâches quotidiennes. Cela inclut les chatbots et les assistants virtuels pour le service client, les outils de création de contenu pour générer des articles ou des rapports, et les services de traduction pour convertir le texte entre les langues. D'autres applications concernent l'analyse des sentiments pour évaluer l'opinion publique sur les médias sociaux, les outils de résumé pour condenser de longs documents en versions plus courtes, et même les assistants de codage pour aider les programmeurs en générant des extraits de code. Les LLM ont essentiellement révolutionné la manière dont nous interagissons avec la technologie, en la rendant plus intuitive et plus humaine.

Les grands modèles de langage sont nettement plus performants que les modèles traditionnels à plusieurs égards. Tout d'abord, grâce à leur formation approfondie sur divers ensembles de données, les LLM peuvent générer des réponses plus cohérentes, variées et adaptées au contexte. Ils comprennent mieux les nuances du langage et peuvent traiter des données séquentielles plus efficacement. En outre, le nombre même de paramètres dans les LLM permet un raisonnement plus sophistiqué et des capacités prédictives par rapport aux modèles traditionnels, qui étaient plus limités en termes de portée et d'évolutivité. En fin de compte, les LLM offrent une approche plus nuancée et plus polyvalente du traitement et de la génération du langage.

Le développement et le déploiement des LLM posent plusieurs problèmes, notamment les ressources informatiques nécessaires à la formation, qui peuvent être considérables. En outre, il existe des préoccupations concernant la partialité des données d'apprentissage, qui peuvent conduire le modèle à générer un contenu préjudiciable ou nuisible. La sensibilité des données utilisées pour la formation pose également des problèmes de protection de la vie privée. En outre, l'interprétabilité de ces modèles pose problème, car leur processus de prise de décision est complexe et pas toujours transparent. Enfin, l'impact environnemental du processus de formation, qui consomme beaucoup d'énergie, est une préoccupation croissante.

Des modèles tels que GPT-4 et Bard ont fait progresser de manière significative le domaine du traitement du langage naturel en démontrant des performances sans précédent dans un large éventail de tâches de traitement du langage naturel. Leur capacité à générer du texte, à comprendre le contexte et à produire des réponses de type humain a établi de nouvelles normes pour ce que l'IA peut accomplir en matière de compréhension et de production du langage. Ces modèles ont non seulement amélioré la qualité et l'efficacité d'applications telles que les chatbots, la génération de contenu et la traduction, mais ils ont également ouvert de nouvelles voies pour la recherche et le développement dans le domaine du NLP, repoussant ainsi les limites des capacités de l'IA.

Oui, pour ceux qui débutent dans le domaine, un guide du débutant sur les grands modèles de langage peut être incroyablement utile. Un tel guide couvre généralement les bases de ce que sont les LLM, la manière dont ils sont formés et leurs applications. Il peut donner un aperçu des modèles les plus importants en 2023, expliquer la technologie sous-jacente et fournir des exemples de tâches de TAL pouvant être effectuées avec des LLM. Les débutants peuvent rechercher des ressources en ligne, des tutoriels et des cours qui offrent une introduction à ces concepts, aidant à construire une compréhension fondamentale du fonctionnement des LLM et de la manière dont ils peuvent être utilisés dans divers projets.

Anson Antoine
Anson Antoine
Anson est auteur collaborateur et fondateur de Apprendre quelque chose de nouveau a toujours été sa passion, est le résultat de sa passion pour la technologie et les affaires. Il possède une décennie d'expérience polyvalente dans l'externalisation des processus métiers, la finance et la comptabilité, les technologies de l'information, l'excellence opérationnelle et la business intelligence. Au cours de son mandat, il a travaillé pour des organisations telles que Genpact, Hewlett Packard, M*Modal et Capgemini dans divers rôles et responsabilités. En dehors des affaires et de la technologie, c'est un cinéphile qui passe des heures ensemble à regarder et à apprendre le cinéma et un cinéaste aussi !

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