M. D. Mohamed Salah Ibrahim

Au cours des dernières années, le monde a connu un développement énorme dans le domaine de l'intelligence artificielle, notamment en ce qui concerne le développement des modèles de langage de grande taille (Large Language Models - LLMs). Ces modèles sont capables de comprendre les textes écrits et oraux et de générer des réponses intelligentes qui imitent l'interaction humaine. Ils ont révolutionné plusieurs domaines, y compris l'éducation, le journalisme, la médecine, le commerce et la technologie. La figure  ci-dessous montre comment, en tant qu'utilisateur, vous envoyez un texte, un son ou une image aux modèles de langage de grande taille, puis ces modèles interprètent ce que vous avez envoyé et fournissent des réponses ou des analyses de données ou des images, etc.

Figure 1 Comment fonctionnent les modèles de langage de grande taille et traitent les données pour fournir la réponse associée

Parmi ces modèles, le modèle ChatGPT est apparu, qui repose sur la technologie GPT-4 de la société OpenAI comme l'un des modèles les plus connus, ayant été formé sur d'énormes quantités de données pour fournir des réponses précises et rapides dans divers domaines. Vous avez peut-être remarqué comment il est utilisé dans notre vie quotidienne, que ce soit à travers des assistants personnels comme Siri ou Google Assistant, ou même dans des applications de chat intelligentes sur des sites web. La figure 2 montre comment fonctionnent les robots de conversation, traitent les requêtes et renvoient la réponse à l'utilisateur.

Figure 2 Montre comment les robots de conversation reçoivent les questions de l'utilisateur, les analysent, recherchent dans la base de données de connaissances et récupèrent la réponse pour l'utilisateur

Qu'est-ce que les modèles de langage de grande taille (LLMs)?

Les modèles de langage de grande taille sont des techniques basées sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, qui travaillent à comprendre et analyser des textes très volumineux pour générer des réponses semblables à celles des humains. Ces modèles sont formés sur d'énormes quantités de données comprenant des articles, des livres, des conversations et des interactions humaines, ce qui les rend capables de répondre intelligemment aux questions et d'interagir avec les utilisateurs de manière naturelle.

Cependant, ce qui distingue ces modèles est leur capacité à "apprendre" des données qui leur sont fournies. Plus la quantité de données auxquelles ils sont exposés augmente, meilleure est leur capacité à fournir des réponses plus précises et approfondies. Mais ce qui les rend remarquables, c'est qu'ils peuvent fonctionner dans plusieurs domaines, ils ne sont pas limités à un domaine particulier. Vous pouvez leur poser des questions sur la programmation, l'histoire, la littérature, ou même la médecine, et ils seront capables de fournir des réponses étonnamment précises.

Le problème du coût et de l'accès à ces modèles

Bien que ChatGPT et d'autres modèles GPT sont célèbres et efficaces, leur utilisation dans des projets privés ou des applications commerciales nécessite un coût élevé. Par exemple, pour utiliser ChatGPT dans une application particulière, vous devez acheter un abonnement auprès de la société OpenAI. Cet abonnement peut être coûteux pour les développeurs ou les chercheurs, surtout dans des environnements manquant de ressources comme l'Irak.

Ce coût peut constituer un obstacle pour les développeurs débutants ou les petits projets souhaitant utiliser l'intelligence artificielle pour construire leurs applications. Même si vous parvenez à obtenir l'abonnement, vous pourriez vous retrouver limité par le nombre de fois que vous pouvez utiliser le modèle. C'est pourquoi, le besoin de modèles open source offrant des capacités similaires mais à un coût inférieur, voire gratuitement, a émergé.

Llama 3.1: La solution gratuite et ouverte

C'est ici qu'intervient Llama 3.1, le modèle proposé par la société Meta comme une alternative gratuite et open source. Llama 3.1 est un modèle de langage de grande taille qui rivalise avec des modèles tels que GPT-4 mais qui est entièrement gratuit et permet aux développeurs et chercheurs de le personnaliser et de l'utiliser selon leurs besoins spécifiques. L'Llama 3.1 représente une excellente opportunité pour les programmeurs souhaitant développer des applications basées sur l'intelligence artificielle sans avoir à débourser des sommes considérables.

L'Llama 3.1 est proposé en trois versions qui varient en termes de puissance et de complexité : 8 milliards de paramètres (8B), 70 milliards de paramètres (70B), et 405 milliards de paramètres (405B). Plus le nombre de paramètres augmente, plus la capacité du modèle à fournir des réponses précises et complexes augmente. La figure 3 représente une image d'un lama qui a donné son nom au modèle de Facebook.

Figure 3 L'animal lama qui a donné son nom au modèle de langage de grande taille Llama 3.1

Llama 3.1 n'est actuellement pas disponible en Irak comme indiqué dans les images numéro 4, car Meta a annoncé qu'elle n'est pas disponible en Irak, mais a déclaré qu'elle sera bientôt disponible.

Figure 4 Indisponibilité de Meta AI en Irak

Cependant, il existe plusieurs façons d'accéder à Llama 3.1 en utilisant un VPN ainsi que des sites pour développeurs et programmeurs comme GitHub  et Kaggle  et Google Colab

Pourquoi Llama 3.1 est-il important ?

Llama 3.1 n'est pas seulement une alternative gratuite ; c'est un outil puissant qui peut être utilisé dans de nombreux domaines. Voici quelques raisons pour lesquelles ce modèle est important:

1.     Flexibilité et personnalisation : Grâce à son caractère open source, les développeurs peuvent accéder au code du modèle et apporter les modifications nécessaires pour le personnaliser selon les exigences de leurs projets. Par exemple, Llama 3.1 peut être spécialisé dans un domaine particulier comme l'éducation, la santé ou même les affaires.

2.     Éducation gratuite : L'Llama 3.1 représente une opportunité pour les étudiants et les universitaires dans les pays souffrant de pénurie de ressources. Il peut être utilisé dans la recherche académique ou pour construire des projets expérimentaux sans avoir besoin de dépenser beaucoup d'argent.

3.     Évolution future : Des applications complexes peuvent être construites sur la base de ce modèle dans des domaines tels que la robotique interactive, les systèmes de service client intelligents, les applications éducatives, et même dans le journalisme pour générer du contenu automatiquement.

Utilisations Llama 3.1 dans le monde réel

1.     Robots interactifs : L'Llama 3.1 peut être utilisé pour développer des robots interactifs capables de comprendre et d'exécuter des commandes vocales. Imaginez développer un petit robot qui interagit avec les utilisateurs, que ce soit dans le domaine éducatif ou pour fournir un support technique aux clients.

2.     Analyse académique : Dans le domaine académique, Llama 3.1 peut être utilisé pour analyser des recherches scientifiques, générer des résumés ou même rédiger des articles scientifiques basés sur les données saisies.