Qu’est-ce que le prompt injection ? Définition et exemples
Le prompt injection est une technique de plus en plus utilisée pour exploiter les vulnérabilités des modèles de langage et des intelligences artificielles.
Cette méthode permet de manipuler le comportement des IA en injectant des instructions malveillantes dans les prompts fournis par les utilisateurs.
Définition du prompt injection
Le prompt injection consiste à insérer des instructions spécifiques dans les prompts envoyés aux modèles de langage pour modifier leur comportement.
L’objectif est de contourner les règles de sécurité et les filtres mis en place par les développeurs.
En exploitant les faiblesses des algorithmes, les attaquants parviennent à générer des réponses qui vont à l’encontre des principes éthiques et des limites fixées par les créateurs des IA.
Le prompt injection permet ainsi de manipuler les modèles pour qu’ils produisent du contenu inapproprié, divulguent des informations confidentielles ou exécutent des actions malveillantes.
Fonctionnement des modèles de langage et vulnérabilités
Les modèles de langage comme GPT-3.5, GPT-4o ou encore Claude Sonnet 3.5 reposent sur des algorithmes d’apprentissage automatique entraînés sur d’immenses corpus de textes.
Ils génèrent du contenu en se basant sur des modèles statistiques et des probabilités de succession de mots.
Cependant, cette approche présente des vulnérabilités exploitables par le prompt injection :
- Manque de compréhension contextuelle approfondie
- Sensibilité à la formulation précise des prompts
- Difficulté à distinguer les instructions légitimes des instructions malveillantes
Les attaquants tirent parti de ces faiblesses pour tromper les modèles et contourner les mécanismes de sécurité.
Techniques courantes de prompt injection
Il existe plusieurs techniques de prompt injection utilisées par les attaquants :
| Technique | Description |
|---|---|
| Context Switching | Faire croire à l’IA qu’on est dans un cadre légal et éthique pour obtenir des réponses inappropriées |
| Prompt Biasing | Utiliser des adjectifs ou adverbes pour orienter les réponses vers un résultat spécifique |
| Figures de style | Employer des métaphores ou euphémismes pour contourner les filtres de modération |
| Payload Splitting | Diviser les instructions malveillantes en plusieurs parties pour échapper à la détection |
| Offuscation / Token Smuggling | Encoder les mots interdits de manière à tromper les systèmes de filtrage |
En combinant ces techniques, les attaquants créent des prompts élaborés capables de manipuler efficacement les modèles de langage.
Exemples concrets d’attaques par prompt injection
Voici quelques exemples réels d’attaques réussies par prompt injection :
L’exploit de la grand-mère
Un utilisateur a demandé à ChatGPT de jouer le rôle de sa grand-mère défunte qui connaissait le secret pour fabriquer des armes incendiaires. En plaçant la demande dans un contexte familial rassurant, l’IA a fourni la réponse attendue sans détecter le caractère illégal de la requête.
Détournement de la modération de ChatGPT
En utilisant des techniques avancées comme le Payload Splitting ou la simulation de code, des attaquants sont parvenus à obtenir de ChatGPT des instructions pour voler une voiture, contournant ainsi les mécanismes de modération pourtant robustes de cette IA.
Autres exemples de prompt injection
Risques liés à l’utilisation malveillante du prompt injection
L’utilisation malveillante du prompt injection expose les utilisateurs et les entreprises à de nombreux risques :
- Génération de contenu inapproprié, illégal ou dangereux
- Divulgation d’informations confidentielles ou sensibles
- Manipulation de l’opinion publique par la diffusion de fausses informations
- Exécution de code malveillant ou de commandes non autorisées
- Atteinte à la réputation et à la confiance envers les systèmes d’IA
Il est crucial de prendre conscience de ces risques et de mettre en place des mesures de protection adéquates.
Bonnes pratiques et solutions pour éviter le prompt injection
Pour se prémunir contre les attaques par prompt injection, plusieurs bonnes pratiques et solutions existent :
Avoir des systèmes de modération plus avancés
Les développeurs doivent continuellement améliorer les mécanismes de filtrage et de détection des prompts malveillants. Cela passe par l’utilisation de techniques avancées d’analyse sémantique et de traitement du langage naturel.
Limiter le contexte des prompts
Restreindre le champ d’action des IA et limiter le contexte fourni dans les prompts permet de réduire les possibilités d’exploitation. Il est recommandé de définir clairement les limites d’utilisation et les sujets autorisés.
Audit et surveillance continue
Mettre en place des processus d’audit régulier des interactions avec les IA permet de détecter rapidement les anomalies et les tentatives d’injection. Une surveillance continue des logs et des réponses générées est indispensable. Faire une veille régulière (via Modperl) sur le sujet peut également être une bonne idée.
Utiliser un modèle récent et connu
OpenAI a d’ailleurs mis en place une protection supplémentaire contre le prompt injection dans son dernier modèle GPT-4o mini. Cette protection appelée « instruction hierarchy » permet de renforcer les défenses d’un modèle contre les utilisations abusives et les instructions non autorisées.
Les modèles qui implémentent la technique accordent plus d’importance au prompt original du développeur, plutôt qu’aux prompts suivants.
Llama 3.1 de Meta : Nouveautés, caractéristiques, prix & avis
Meta vient de lancer la nouvelle version de ses modèles de langage open-source Llama.
Cette mise à jour majeure, baptisée Llama 3.1, apporte son lot de nouveautés et d’améliorations significatives.
Décryptage de cette annonce qui marque une étape importante dans le développement de l’IA générative.
Llama 3.2 est maintenant disponible, vous pouvez retrouver les nouveautés ici.
Les nouveaux modèles Llama 3.1 de Meta (8B, 70B et 405B)
La famille Llama 3.1 se compose de trois modèles de tailles différentes : 8B, 70B et 405B. Le modèle phare, Llama 3.1 405B, est présenté comme le premier modèle open-source capable de rivaliser avec les meilleurs modèles propriétaires en termes de performances et de capacités.
Les modèles 8B et 70B ont également été améliorés, avec notamment l’ajout du multilinguisme (8 langues supportées), une longueur de contexte étendue à 128K tokens et des capacités de raisonnement renforcées.
Ces modèles permettent de couvrir un large éventail de cas d’usage, du résumé de textes longs aux assistants de codage en passant par les agents conversationnels multilingues.
Principales améliorations par rapport aux versions précédentes de Llama
Quantité et qualité des données d’entraînement
Meta a considérablement amélioré la quantité et la qualité des données utilisées pour pré-entraîner et affiner les modèles Llama 3.1.
Des pipelines de prétraitement et de curation plus poussés ont été mis en place, ainsi que des approches de filtrage et d’assurance qualité plus rigoureuses pour les données de fine-tuning.
Optimisations de l’architecture et de l’entraînement
L’architecture des modèles Llama 3.1 a été optimisée pour permettre un entraînement à très grande échelle (jusqu’à 16 000 GPU pour le modèle 405B).
Meta a opté pour une architecture de transformeur simple mais efficace, évitant les modèles plus complexes type mixture-of-experts (MoE) afin de privilégier la stabilité de l’entraînement.
Le processus de fine-tuning a également été amélioré, avec l’introduction d’une procédure itérative combinant fine-tuning supervisé, optimisation des préférences et génération de données synthétiques de haute qualité à chaque cycle.
Les caractéristiques clés des modèles Llama 3.1
Multilinguisme
Les modèles Llama 3.1 supportent désormais 8 langues, ce qui ouvre la voie à de nombreuses applications multilingues.
Cette capacité a par exemple été mise à profit par SNCF Gares & Connexions pour développer un système d’information et d’orientation des voyageurs dans 6 langues.
Raisonnement complexe et utilisation d’outils externes
Llama 3.1 se distingue par ses capacités de raisonnement avancées, comme le montrent ses excellents résultats sur des benchmarks tels que GSM8K ou MATH.
Les modèles sont également capables d’interagir avec des outils et des API externes, ce qui étend considérablement leur champ d’application (génération de graphiques, récupération de données, etc.).
Génération de données synthétiques et distillation de modèles
La qualité des sorties générées par Llama 3.1 405B est telle que le modèle peut être utilisé pour produire des données synthétiques servant à entraîner et améliorer des modèles plus petits.
C’est une avancée majeure pour démocratiser les techniques de distillation de modèles, jusque-là réservées aux labs disposant de ressources considérables.
Comparaison des prix API avec ChatGPT 4o et Claude Sonnet 3.5
Meta met en avant la compétitivité des modèles Llama 3.1 en termes de coût par token. Voici un comparatif des tarifs API (en dollars par million de tokens) pour l’inférence en temps réel :
| Modèle | Input | Output |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B | $0.30 | $0.60 |
| Llama 3.1 70B | $2.65 | $3.50 |
| Llama 3.1 405B | $5.33 | $16.00 |
| ChatGPT 4o | $5.00 | $15.00 |
| Claude Sonnet 3.5 | $3.00 | $15.00 |
| ChatGPT Mini 4o | $0.15 | $0.60 |
On constate que les modèles Llama 3.1, bien qu’open source, restent compétitifs en termes de prix par rapport aux offres de type API propriétaires comme ChatGPT 4o ou Claude Sonnet 3.5.
Évaluations des performances des modèles sur différents benchmarks
Meta a évalué les performances des modèles Llama 3.1 sur plus de 150 jeux de données couvrant un large spectre de tâches et de langues.
Des évaluations comparatives approfondies ont également été menées face aux modèles concurrents dans des scénarios d’usage réels.
Les résultats montrent que Llama 3.1 405B est au niveau des meilleurs modèles du marché sur de nombreux benchmarks :
- Connaissances générales : 88.6% sur MMLU, 73.3% sur MMLU PRO
- Raisonnement mathématique : 96.8% sur GSM8K, 73.8% sur MATH
- Utilisation d’outils externes : 92.3% sur API-Bank, 35.3% sur Gorilla Benchmark
- Multilinguisme : 91.6% sur Multilingual MGSM
Les modèles 8B et 70B affichent eux aussi d’excellentes performances, avec un rapport capacités/coût très intéressant pour de nombreux cas d’usage.
Mon avis sur Llama 3.1
Nous sommes sur un modèle open source qui va pouvoir concurrencer les petits modèles d’Open AI et Anthropic.
Cependant le fait que le modèle soit open source rend son utilisation légèrement plus complexe et reservé à des utilisateurs avancées, pour le moment.
Potentiel et cas d’usage des modèles Llama 3.1 pour les développeurs
Un écosystème open-source mature
Avec plus de 25 partenaires à son lancement (AWS, NVIDIA, Databricks, etc.), l’écosystème Llama 3.1 offre aux développeurs un large choix de services et d’outils pour exploiter facilement toutes les capacités des modèles : inférence temps réel ou batch, fine-tuning, évaluation, génération de données synthétiques, etc.
Meta propose également un système de référence open-source incluant des exemples d’applications et des composants clés comme Llama Guard 3 (modèle de sécurité multilingue) ou Prompt Guard (filtre d’injection de prompts).
Les efforts de standardisation autour de la Llama Stack visent à favoriser l’interopérabilité entre tous les acteurs de l’écosystème.
Des cas d’usage variés déjà expérimentés
Malgré leur sortie récente, les modèles Llama 3.1 ont déjà été utilisés avec succès dans des domaines très divers :
- Un compagnon d’étude IA déployé sur WhatsApp et Messenger
- Un modèle de langage spécialisé dans le domaine médical pour assister la prise de décision clinique
- Une startup brésilienne qui utilise Llama 3.1 pour faciliter la gestion et la communication des données d’hospitalisation des patients
Ces exemples ne sont qu’un aperçu du potentiel applicatif de ces modèles.
Avec la puissance de l’open-source et les capacités uniques de Llama 3.1, les possibilités sont immenses pour construire la prochaine génération d’expériences IA innovantes et utiles.
ChatGPT Mini 4o : Nouveautés et caractéristiques
OpenAI vient de lancer ChatGPT Mini 4o, un nouveau modèle d’intelligence artificielle qui promet d’étendre considérablement la gamme d’applications construites avec l’IA en rendant l’intelligence beaucoup plus abordable.
Ce modèle compact et économique surpasse les performances de GPT-3.5 Turbo et d’autres petits modèles sur les benchmarks académiques, tant en matière d’intelligence textuelle que de raisonnement multimodal.
Les nouveautés de ChatGPT-4o mini
Un modèle compact et performant
ChatGPT Mini 4o se distingue par ses capacités multimodales, prenant en charge le texte et la vision dans l’API, avec un support futur pour les entrées et sorties texte, image, vidéo et audio.
Le modèle dispose d'une fenêtre de contexte de 128K tokens et prend en charge jusqu'à 16K tokens de sortie par requête, avec des connaissances allant jusqu'à octobre 2023.
Des performances accrues en raisonnement et en codage
ChatGPT Mini 4o excelle dans les tâches de raisonnement mathématique et de codage, surpassant les petits modèles précédents sur le marché.
Il obtient un score de 87,0% sur MGSM, qui mesure le raisonnement mathématique, et de 87,2% sur HumanEval, qui évalue les performances en codage.
| Modèle | MMLU | MGSM | HumanEval | MMMU |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o mini | 82,0% | 87,0% | 87,2% | 59,4% |
| Gemini Flash | 77,9% | 75,5% | 71,5% | 56,1% |
| Claude Haiku | 73,8% | 71,7% | 75,9% | 50,2% |
Les caractéristiques du modèle ChatGPT Mini 4o
Nom d'API : gpt-4o-miniUn modèle sécurisé dès sa conception
La sécurité est intégrée aux modèles d’OpenAI dès le début et renforcée à chaque étape du processus de développement. ChatGPT Mini 4o bénéficie des mêmes mesures de sécurité que GPT-4o, soigneusement évaluées par des experts externes.
De plus, ChatGPT Mini 4o est le premier modèle à appliquer la méthode de hiérarchie d’instructions d’OpenAI, améliorant sa capacité à résister aux tentatives de contournement et rendant ses réponses plus fiables.
Disponibilité et tarification
ChatGPT Mini 4o est désormais disponible dans l’API d’OpenAI en tant que modèle de texte et de vision. Les développeurs paient :
- 15 cents par million de tokens d’entrée
- 60 cents par million de tokens de sortie
Le fine-tuning pour ChatGPT Mini 4o sera déployé dans les prochains jours. Les utilisateurs de ChatGPT, qu’ils soient Free, Plus ou Team, pourront accéder à ChatGPT Mini 4o dès aujourd’hui, à la place de GPT-3.5.
Comparaison des prix API avec ChatGPT 4o et ChatGPT 3.5 Turbo
ChatGPT Mini 4o se positionne comme le modèle le plus économique d’OpenAI, avec un coût par token significativement inférieur à celui de GPT-4o et de GPT-3.5 Turbo.
| Modèle | Prix par million de tokens d’entrée | Prix par million de tokens de sortie |
|---|---|---|
| ChatGPT Mini 4o | 0,15 $US | 0,60 $US |
| ChatGPT 4o | 5,00 $US | 15,00 $US |
| ChatGPT 3.5 Turbo | 0,50 $US | 1,50 $US |
| Claude Sonnet 3.5 | 3,00$ | 15,00$ |
Avec un prix plus de 60% inférieur à celui de GPT-3.5 Turbo, ChatGPT Mini 4o permet aux développeurs de créer et de mettre à l’échelle des applications d’IA puissantes de manière plus efficace et abordable.
On notera que le prix au million de Token en sortie de Claude Sonnet 3.5, le dernier modèle d'Anthropic, est 25 fois plus cher que ChatGPT Mini 4o.
Mon avis sur ChatGPT mini 4o
Le modèle est meilleur et moins cher que ChatGPT 3.5, si vous utilisez cette version cela vaut le coup de passer à ChatGPT mini 4o.
Pour le reste si vous utilisez ChatGPT 4o, je vous déconseille de passer à la nouvelle version qui reste quand même moins performante.
Cependant si vous cherchez un modèle simple et accessible, cela reste une bonne solution.
Quel sont les tarifs de Claude AI (Anthropic) ?
Claude AI, développé par Anthropic, est un modèle de langage avancé avec des capacités permettant d’effectuer diverses tâches de traitement du langage naturel.
Avec différentes options tarifaires, Claude AI s’adapte aux besoins et aux budgets variés des utilisateurs, qu’ils soient particuliers, professionnels ou entreprises.
Que vous souhaitiez tester les capacités de Claude AI gratuitement, bénéficier de fonctionnalités avancées avec un abonnement ou intégrer l’API dans vos propres applications, cet article vous guidera à travers les différents tarifs proposés par Anthropic.
La version gratuite de Claude
Claude AI propose une version gratuite permettant à chacun de découvrir ses capacités. Avec cette offre, vous pouvez :
- Discuter avec Claude via le web et l’application iOS
- Poser des questions sur des images et des documents
- Accéder au modèle Claude 3.5 Sonnet
Bien que la version gratuite soit limitée en termes d'utilisation, elle offre une excellente opportunité de se familiariser avec les fonctionnalités de base de Claude AI sans engagement financier.
Les tarifs de Claude Pro
Pour les utilisateurs souhaitant bénéficier de fonctionnalités avancées et d’une utilisation plus intensive, l’abonnement Claude Pro est disponible à 20 $ par personne et par mois. Cet abonnement inclut :
- Toutes les fonctionnalités de la version gratuite
- Accès aux modèles Claude 3 Opus, Claude Sonnet 3.5 et Claude 3 Haiku
- Limites d’utilisation 5 fois élevées par rapport à la version gratuite
- Création de projets pour travailler avec Claude sur des ensembles de documents, de code ou de fichiers
- Bande passante et disponibilité prioritaires
- Accès anticipé aux nouvelles fonctionnalités comme Artefacts
L'abonnement Pro est idéal pour les professionnels et les petites équipes qui souhaitent intégrer Claude AI dans leurs workflows quotidiens et bénéficier de performances supérieures.
Les tarifs de Claude Team
Pour les entreprises et les équipes plus importantes, l’abonnement Claude Team offre des avantages supplémentaires à 30 $ par personne et par mois. En plus des fonctionnalités de l’abonnement Pro, Claude Team propose :
- Des limites d’utilisation encore plus élevées par rapport à l’abonnement Pro
- La possibilité de partager et de découvrir les conversations entre les membres de l’équipe
- Une facturation centralisée et une administration simplifiée
Avec Claude Team, les entreprises peuvent facilement gérer l'accès et l'utilisation de Claude AI pour leurs collaborateurs, tout en bénéficiant de capacités étendues.
Quel abonnement choisir ?
Le choix de l’abonnement dépend de vos besoins spécifiques et de votre budget. Voici un récapitulatif des différentes options :
| Abonnement | Prix | Fonctionnalités clés |
|---|---|---|
| Gratuit | 0 $ | Accès à Claude 3.5 Sonnet, limitations d’utilisation |
| Pro | 20 $ / personne / mois | Accès à Claude 3 Opus, Sonnet 3.5 et Haiku, limites d’utilisation plus élevées, création de projets |
| Team | 30 $ / personne / mois | Limites d’utilisation supérieures, partage et découverte des conversations, administration centralisée |
Si vous débutez avec Claude AI, la version gratuite est un excellent point de départ.
Pour une utilisation plus avancée, l’abonnement Pro offre un bon équilibre entre fonctionnalités et coût. Enfin, pour les entreprises, l’abonnement Team simplifie la gestion et offre des capacités étendues.
Les tarifs API en fonction des modèles : Haiku, Sonnet 3.5, Opus 3
Pour les développeurs souhaitant intégrer les capacités de Claude AI dans leurs propres applications, Anthropic propose une API avec différents modèles et tarifs associés :
| Modèle | Coût d’entrée | Coût de sortie | Taille du contexte |
|---|---|---|---|
| Claude 3.5 Sonnet | 3 $ / MTok | 15 $ / MTok | 200K |
| Claude 3 Opus | 15 $ / MTok | 75 $ / MTok | 200K |
| Claude 3 Haiku | 0,25 $ / MTok | 1,25 $ / MTok | 200K |
Le modèle Claude 3.5 Sonnet est le plus avancé et offre des performances exceptionnelles pour les tâches complexes. Claude 3 Opus est également puissant, avec un coût d’utilisation plus élevé.
Enfin, Claude 3 Haiku est le modèle le plus rapide et le plus économique, idéal pour les applications à grande échelle.
Facturation à l’usage
Avec l’API Claude AI, vous êtes facturé en fonction de votre utilisation réelle. Les coûts d’entrée et de sortie sont exprimés en MTok, qui représente un million de tokens. Les tokens sont des unités de texte utilisées pour mesurer le volume de données traitées par les modèles de langage.
Flexibilité et évolutivité
L’API Claude AI offre une grande flexibilité et une évolutivité pour répondre aux besoins de votre application. Vous pouvez ajuster votre utilisation en fonction de la demande et payer uniquement pour les ressources consommées, sans engagement à long terme.
Quel est l’intérêt de l’usage API par rapport à l’abonnement ?
L’API Claude AI présente plusieurs avantages par rapport aux abonnements :
Intégration personnalisée
Avec l’API, vous pouvez intégrer les capacités de Claude AI directement dans vos propres applications et services. Cela vous permet de créer des expériences utilisateur uniques et d’adapter le comportement de Claude AI à vos besoins spécifiques.
Contrôle total
En utilisant l’API, vous avez un contrôle total sur la manière dont Claude AI est utilisé dans votre application. Vous pouvez définir les paramètres, gérer les requêtes et les réponses, et optimiser les performances selon vos critères.
Facturation à l’usage
Contrairement aux abonnements qui proposent des forfaits mensuels, l’API Claude AI vous permet de payer uniquement pour ce que vous utilisez réellement. Cela peut être avantageux si votre utilisation varie dans le temps ou si vous avez des pics de demande ponctuels.
10 alternatives gratuites à ChatGPT 4
ChatGPT 4, développé par OpenAI, a révolutionné le monde de l’intelligence artificielle avec ses capacités impressionnantes de génération de texte.
Cependant, son accès est limité et payant. Heureusement, il existe des alternatives gratuites tout aussi efficaces.
Ces outils proposent des fonctionnalités similaires à celles de ChatGPT 4, permettant aux utilisateurs de générer du texte, de répondre à des questions et même de créer du contenu spécialisé.
Découvrons ensemble 10 alternatives gratuites qui pourraient bien répondre à vos besoins.
1. ChatSonic
Un chatbot IA gratuit avec des fonctionnalités avancées
ChatSonic est un chatbot IA développé par Writesonic qui propose une expérience similaire à celle de ChatGPT 4, mais gratuitement. Grâce à ses fonctionnalités avancées, il permet de :
- Générer des réponses à partir de requêtes en langage naturel
- Créer des articles, des scripts et même des traductions
- Personnaliser le ton et le style du contenu généré
ChatSonic s'appuie sur des données provenant de Google Search, ce qui lui permet de fournir des informations actualisées.
De plus, il est capable de générer des images pour illustrer ses réponses.
2. Anthropic Claude
Un modèle de langage gratuit axé sur l’éthique et la sécurité
Anthropic, une startup spécialisée dans l’IA, a développé Claude Sonnet 3.5, un modèle de langage gratuit qui met l’accent sur l’éthique et la sécurité. Ses principales caractéristiques sont :
- Un entraînement « constitutionnel » basé sur des principes éthiques
- Le refus automatique des demandes malintentionnées
- Des réponses claires et concises aux requêtes des utilisateurs
Bien que Claude soit encore en phase de test, c’est une alternative prometteuse pour ceux qui recherchent une IA conversationnelle fiable et responsable.
3. YouChat
Un chatbot gratuit qui cite ses sources pour plus de transparence
YouChat est un chatbot gratuit qui se démarque par sa transparence.
Pour chaque réponse générée, il affiche les sources utilisées, qu’il s’agisse de fichiers ou de sites web. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de :
- Vérifier la fiabilité des informations fournies
- Approfondir leurs connaissances sur un sujet donné
- Utiliser YouChat comme un outil de recherche
Accessible en ligne gratuitement, YouChat est idéal pour ceux qui cherchent à générer du contenu tout en ayant accès aux sources d’information.
4. Bloom
Un modèle de langage open-source multilingue
Bloom est un modèle de langage open-source développé par Hugging Face et BigScience. Il se distingue par sa capacité à traiter plus de 46 langues, ce qui en fait un outil polyvalent pour les utilisateurs du monde entier. Parmi ses atouts, on peut citer :
- Une architecture basée sur le modèle GPT-3 d’OpenAI
- Des performances comparables à celles des modèles commerciaux
- Une communauté active contribuant à son amélioration continue
Grâce à son caractère open-source, Bloom offre une alternative accessible et transparente à ChatGPT 4, tout en promouvant la diversité linguistique.
5. Luminai
Une plateforme gratuite proposant plusieurs modèles de langage spécialisés
Luminai est une plateforme gratuite qui propose une série de modèles de langage spécialisés, adaptés à différents domaines et tâches. Parmi les modèles disponibles, on trouve :
| Modèle | Spécialité |
|---|---|
| MedicalGPT | Génération de contenu médical |
| LegalGPT | Assistance juridique |
| FinanceGPT | Analyse financière et génération de rapports |
En utilisant Luminai, les professionnels peuvent bénéficier d’une assistance IA adaptée à leur secteur d’activité, sans frais supplémentaires.
6. OpenAssistant
Un chatbot open-source et gratuit entraîné de manière collaborative
OpenAssistant est un chatbot open-source et gratuit qui se différencie par son mode d’entraînement collaboratif. Des volontaires du monde entier contribuent à améliorer ses performances en :
- Fournissant des données d’entraînement diversifiées
- Évaluant et affinant les réponses générées
- Proposant de nouvelles fonctionnalités et améliorations
Cette approche communautaire permet à OpenAssistant de s’enrichir continuellement et de s’adapter aux besoins des utilisateurs, tout en restant accessible gratuitement.
7. StableLM
Un modèle de langage gratuit et open-source de Stability AI
StableLM est un modèle de langage développé par Stability AI, une entreprise spécialisée dans l’IA générative. Ce modèle gratuit et open-source offre des performances comparables à celles de ChatGPT 4, avec des avantages supplémentaires :
- Une architecture optimisée pour une génération de texte rapide et cohérente
- Des capacités multilingues couvrant plus de 100 langues
- Une intégration facile dans des applications tierces grâce à son API
StableLM est un bon choix pour les développeurs et les entreprises cherchant à intégrer une IA conversationnelle performante dans leurs projets, sans coût supplémentaire.
8. PaLM
Un modèle de langage gratuit et open-source de Google axé sur le raisonnement
PaLM (Pathways Language Model) est un modèle de langage développé par Google, qui se différencie par ses capacités de raisonnement avancées. Grâce à son architecture innovante, PaLM est capable de :
- Résoudre des problèmes complexes nécessitant une logique multi-étapes
- Générer des explications détaillées et cohérentes
- S’adapter à de nouveaux contextes et tâches avec peu d’exemples
En tant que modèle gratuit et open-source, PaLM offre aux chercheurs et aux développeurs la possibilité d’explorer de nouvelles applications de l’IA, en mettant l’accent sur le raisonnement et la résolution de problèmes.
9. WizardLM
Un modèle de langage gratuit et open-source entraîné sur des connaissances approfondies
WizardLM est un modèle de langage développé par Anthropic, qui se distingue par sa vaste base de connaissances. Entraîné sur une grande variété de sources, allant des ouvrages scientifiques aux œuvres littéraires, WizardLM offre :
- Des réponses détaillées et informatives sur de nombreux sujets
- Une capacité à générer du contenu créatif, comme des histoires ou des poèmes
- Une interface conviviale permettant une interaction naturelle
Grâce à son accès gratuit et à son caractère open-source, WizardLM est un outil très utile pour les étudiants, les chercheurs et les passionnés de connaissances souhaitant explorer de nouveaux horizons.
10. Gemini
L’assistant IA de Google
Google Bard, également connu sous le nom de Gemini, est l’assistant IA développé par Google pour concurrencer ChatGPT 4. Contrairement à son rival, Bard offre :
| Fonctionnalité | Avantage |
|---|---|
| Accès au web via Google Search | Informations actualisées sans limite temporelle |
| Intégration avec Google Lens | Analyse d’images et génération d’informations associées |
| Exportation de code vers Google Colab | Facilité d’utilisation pour les développeurs |
De plus, Bard permet la saisie vocale des requêtes et l’édition des réponses, des fonctionnalités absentes de la version gratuite de ChatGPT. Avec son intégration étroite à l’écosystème Google, Bard se positionne comme une alternative puissante et polyvalente.
Que vous soyez développeur, chercheur, étudiant ou simplement curieux, ces outils vous permettront de générer du contenu, d’acquérir de nouvelles connaissances et d’explorer les frontières de l’intelligence artificielle, sans frais supplémentaires.