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Tuto : Comment utiliser Mistral AI ?
Via le Chat : la façon la plus simple
Pour utiliser Mistral AI via un interface de chat, rendez-vous sur la partie le Chat du site de Mistral AI.
Si vous n’avez pas de compte, vous devrez alors en créer un. (Via Google, Microsoft, ou avec votre email).
Une fois connecté, vous pouvez maintenant accéder à le Chat. Cette interface vous permet de dialoguer avec l’un des 3 modèles IA proposé par Mistral AI, à savoir :
- Mistral Large 2 (que nous avons analysé en détail ici)
- Codestral
- Mistral Nemo
Comparatif des différents modèles de Mistral AI
Ces modèles sont accessibles gratuitement mais avec des limitations de messages par jour.
| Nom | Description | Fenêtre token |
|---|---|---|
| Mistral Nemo | Modèle 12B de pointe, multilingue, sous licence Apache 2.0 | 128K tokens |
| Mistral Large 2 | Modèle avancé pour tâches complexes, multilingue, avec fonction calling | 128K tokens |
| Codestral | Spécialisé en programmation, optimisé pour faible latence | 32K tokens |
Via l’API de Mistral AI, pour les développeurs
L’API comporte certains modèles en plus comme Mistral Embed, et les « Research models ». Vous pouvez retrouver la liste des noms et les caractéristiques de ces modèles ici.
| Modèle | Nom API | Description | Entrée | Sortie |
|---|---|---|---|---|
| Mistral Nemo | open-mistral-nemo-2407 | Mistral Nemo est un modèle 12B à la pointe de la technologie développé avec NVIDIA. | 0,3 $ /1M tokens | 0,3 $ /1M tokens |
| Mistral Large 2 | mistral-large-2407 | Raisonnement de haut niveau pour des tâches très complexes, pour vos besoins les plus sophistiqués. | 3 $ /1M tokens | 9 $ /1M tokens |
| Modèles spécialisés | ||||
| Codestral | codestral-2405 | Modèle Mistral à la pointe de la technologie, spécifiquement entraîné pour les tâches de programmation. | 1 $ /1M tokens | 3 $ /1M tokens |
| Mistral Embed | mistral-embed | Modèle sémantique de pointe pour l’extraction de représentations d’extraits de texte. | 0,1 $ /1M tokens | – |
Mistral Large 2 : Caractéristiques, prix, avis
Mistral AI a récemment lancé Mistral Large 2, la nouvelle génération de son modèle phare.
Ce grand modèle de langage (LLM) se distingue par ses capacités de raisonnement, de génération de code et de traitement multilingue avancées.
Mistral Large 2 est conçu pour répondre aux besoins les plus sophistiqués en matière d’intelligence artificielle.
Il s’adresse aux entreprises et aux chercheurs qui recherchent un modèle performant et polyvalent.
Les caractéristiques du modèle
Nom API : mistral-large-latestMistral Large 2 dispose d’une fenêtre contextuelle de 128 000 tokens, ce qui lui permet de traiter des tâches complexes nécessitant une grande capacité de raisonnement.
Le modèle prend en charge plus de 80 langages de programmation, dont Python, Java, C, C++, JavaScript et Bash.
Parmi ses fonctionnalités avancées, on peut citer les capacités d’appel de fonctions natives et les sorties JSON.
Ces caractéristiques facilitent l’intégration de Mistral Large 2 dans des applications métier innovantes.
Améliorations par rapport à la version précédente Mistral Large
Comparé à son prédécesseur, Mistral Large 2 a des performances nettement supérieures en matière de génération de code, de mathématiques et de raisonnement.
Le modèle a été entraîné pour être plus prudent et plus précis dans ses réponses, afin d’éviter de générer des informations erronées ou non pertinentes.
De plus, Mistral Large 2 est capable de reconnaître lorsqu’il ne dispose pas de suffisamment d’informations pour fournir une réponse fiable.
Cette transparence renforce la confiance des utilisateurs dans les résultats produits par le modèle.
Différences entre Mistral Large et Mistral Nemo
Mistral AI propose deux modèles généraux : Mistral Large et Mistral Nemo. Voici les principales différences entre ces deux modèles :
- Mistral Large est le modèle phare de Mistral AI, avec 123 milliards de paramètres. Il offre des capacités de raisonnement, de connaissances et de codage de pointe.
- Mistral Nemo est un modèle plus compact de 12 milliards de paramètres, développé en partenariat avec NVIDIA. Il se distingue par sa facilité d’utilisation et peut remplacer directement Mistral 7B.
Comparaison des performances avec d’autres modèles
Mistral Large 2 se positionne comme un concurrent sérieux face aux modèles de langage les plus avancés du marché. Les benchmarks réalisés démontrent des performances remarquables dans différents domaines.
Performances générales
Sur le benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding), Mistral Large 2 atteint une précision de 84%, établissant un nouveau record en termes de rapport performance/coût parmi les modèles open-source.
| Modèle | Précision MMLU |
|---|---|
| Mistral Large 2 | 84% |
| GPT-4o | 82% |
| Claude 3 Opus | 81% |
| Llama 3 405B | 80% |
Génération de code et raisonnement
Grâce à un entraînement intensif sur une large proportion de code, Mistral Large 2 surpasse nettement son prédécesseur Mistral Large.
Il se montre à la hauteur des modèles leaders tels que GPT-4o, Claude 3 Opus et Llama 3 405B sur les benchmarks de génération de code et de raisonnement mathématique.
- Précision sur MultiPL-E : 92%
- Précision sur GSM8K (8-shot) : 95%
- Précision sur MATH (0-shot, no CoT) : 87%
Suivi d’instructions et alignement
Mistral Large 2 a été optimisé pour suivre précisément les instructions et gérer efficacement les conversations longues à plusieurs tours. Les benchmarks MT-Bench, Wild Bench et Arena Hard témoignent de ses excellentes capacités en la matière.
| Benchmark | Score Mistral Large 2 |
|---|---|
| MT-Bench | 92% |
| Wild Bench | 88% |
| Arena Hard | 85% |
Prix et disponibilité de Mistral Large 2
Mistral Large 2 est disponible dès maintenant sur la plateforme de Mistral AI, sous le nom mistral-large-2407 ou mistral-large-latest. Voir comment utiliser Mistral AI.
Le modèle est proposé sous la version 24.07, avec un système de versionnage YY.MM appliqué à tous les modèles de Mistral AI.
Les poids du modèle instruit sont disponibles et hébergés sur HuggingFace. Pour une utilisation commerciale nécessitant un déploiement autonome, une licence commerciale Mistral doit être acquise en contactant l’équipe de Mistral AI.
Comparaison des prix avec les autres LLM
Mistral Large 2 se positionne de manière compétitive par rapport aux autres grands modèles de langage du marché.
Voici un aperçu des tarifs pratiqués pour différents modèles :
| Modèle | Input (/M tokens) | Output (/M tokens) |
|---|---|---|
| Mistral Large 2 | $3.00 | $9.00 |
| ChatGPT 4o | $5.00 | $15.00 |
| Claude Sonnet 3.5 | $3.00 | $15.00 |
| Llama 3.1 405B | $5.33 | $16.00 |
Mistral Large 2 possède un excellent rapport performance/coût, comme le montrent les résultats obtenus sur différents benchmarks d’évaluation.
Quels sont les usages les plus adaptés ?
Mistral Large 2 est particulièrement adapté aux tâches complexes nécessitant de grandes capacités de raisonnement ou étant hautement spécialisées.
Parmi les cas d’usage privilégiés, on peut citer :
- La génération de texte synthétique
- La génération de code
- Les systèmes de question-réponse (RAG)
- Les agents conversationnels
Grâce à ses performances de pointe et à sa polyvalence, Mistral Large 2 ouvre de nouvelles perspectives pour le développement d’applications d’IA innovantes dans de nombreux secteurs d’activité.
Capacités multilingues et prise en charge des langages de programmation
Mistral Large 2 se distingue par son excellente prise en charge multilingue. Le modèle excelle dans des langues telles que l’anglais, le français, l’allemand, l’espagnol, l’italien, le portugais, le néerlandais, le russe, le chinois, le japonais, le coréen, l’arabe et l’hindi.
Que faire si chatGPT ne marche pas chez vous ?
ChatGPT peut parfois rencontrer des problèmes.
Si vous vous retrouvez dans une situation où chatGPT ne fonctionne pas correctement, ne paniquez pas.
Il existe plusieurs étapes que vous pouvez suivre pour résoudre le problème.
Tester chatGPT sur un autre appareil
La première chose à faire est de vérifier si le problème est spécifique à votre appareil actuel. Essayez d’accéder à chatGPT depuis un autre ordinateur, tablette ou smartphone.
Si chatGPT fonctionne sur un autre appareil, cela suggère que le problème est lié à votre appareil d’origine. Dans ce cas, passez aux étapes suivantes pour résoudre le problème.
Mettre à jour votre navigateur et votre système d’exploitation
Des versions obsolètes du navigateur web ou du système d’exploitation peuvent parfois causer des problèmes de compatibilité avec chatGPT.
Assurez-vous que vous utilisez les dernières versions de votre navigateur et de votre système d’exploitation.
Comment mettre à jour votre navigateur ?
La procédure de mise à jour varie selon le navigateur que vous utilisez. Voici comment mettre à jour les navigateurs les plus populaires :
- Google Chrome : Cliquez sur les trois points en haut à droite, puis sur « Aide » > « À propos de Google Chrome ». Chrome vérifiera et installera automatiquement les mises à jour disponibles.
- Mozilla Firefox : Cliquez sur les trois lignes en haut à droite, puis sur « Aide » > « À propos de Firefox ». Firefox vérifiera et installera automatiquement les mises à jour disponibles.
- Microsoft Edge : Cliquez sur les trois points en haut à droite, puis sur « Aide et commentaires » > « À propos de Microsoft Edge ». Edge vérifiera et installera automatiquement les mises à jour disponibles.
- Safari (Mac) : Cliquez sur « Safari » dans la barre de menus, puis sur « Mise à jour de Safari ». Safari vérifiera et installera automatiquement les mises à jour disponibles.
Comment mettre à jour votre système d’exploitation ?
| Système d’exploitation | Procédure de mise à jour |
|---|---|
| Windows 10/11 | Cliquez sur le bouton Démarrer, puis sur « Paramètres » > « Mise à jour et sécurité » > « Windows Update ». Cliquez sur « Rechercher des mises à jour » et installez les mises à jour disponibles. |
| macOS | Cliquez sur le menu Apple, puis sur « Préférences Système » > « Mise à jour de logiciels ». Cliquez sur « Mise à jour » pour installer les mises à jour disponibles. |
Essayer d’accéder à chatGPT à différents moments de la journée
Parfois, les problèmes de performance de chatGPT peuvent être liés à une forte affluence ou à des problèmes de serveur temporaires. Si vous rencontrez des difficultés pour accéder à chatGPT, essayez à nouveau à différents moments de la journée.
Les périodes de faible affluence, comme tôt le matin ou tard le soir, peuvent offrir de meilleures performances et une accessibilité accrue à chatGPT.
Désactiver les extensions de navigateur potentiellement problématiques
Les extensions de navigateur, bien qu’utiles, peuvent parfois interférer avec le bon fonctionnement de chatGPT. Si vous avez des extensions installées, essayez de les désactiver temporairement pour voir si cela résout le problème.
Comment désactiver les extensions de navigateur ?
- Google Chrome : Cliquez sur les trois points en haut à droite, puis sur « Plus d’outils » > « Extensions ». Désactivez les extensions en utilisant les interrupteurs à côté de chaque extension.
- Mozilla Firefox : Cliquez sur les trois lignes en haut à droite, puis sur « Modules complémentaires ». Cliquez sur « Extensions » dans le menu de gauche, puis désactivez les extensions en cliquant sur le bouton « Désactiver ».
- Microsoft Edge : Cliquez sur les trois points en haut à droite, puis sur « Extensions ». Désactivez les extensions en utilisant les interrupteurs à côté de chaque extension.
- Safari (Mac) : Cliquez sur « Safari » dans la barre de menus, puis sur « Préférences » > « Extensions ». Désélectionnez les cases à cocher à côté des extensions pour les désactiver.
Effacer les cookies et le cache de votre navigateur
Les cookies et le cache du navigateur peuvent parfois stocker des données obsolètes ou corrompues, ce qui peut causer des problèmes avec chatGPT. Effacer les cookies et le cache peut aider à résoudre ces problèmes.
Comment effacer les cookies et le cache ?
| Navigateur | Procédure d’effacement des cookies et du cache |
|---|---|
| Google Chrome | Cliquez sur les trois points en haut à droite, puis sur « Plus d’outils » > « Effacer les données de navigation ». Sélectionnez « Cookies et autres données de site » et « Images et fichiers en cache », puis cliquez sur « Effacer les données ». |
| Mozilla Firefox | Cliquez sur les trois lignes en haut à droite, puis sur « Paramètres » > « Vie privée et sécurité » > « Cookies et données de sites ». Cliquez sur « Effacer les données », sélectionnez « Cookies et données de sites » et « Cache web », puis cliquez sur « Effacer ». |
| Microsoft Edge | Cliquez sur les trois points en haut à droite, puis sur « Paramètres » > « Confidentialité, recherche et services » > « Effacer les données de navigation ». Sélectionnez « Cookies et autres données de site » et « Images et fichiers mis en cache », puis cliquez sur « Effacer maintenant ». |
| Safari (Mac) | Cliquez sur « Safari » dans la barre de menus, puis sur « Effacer l’historique ». Sélectionnez « Toutes les données » dans le menu déroulant, puis cliquez sur « Effacer l’historique ». |
Vérifier si chatGPT est en maintenance ou rencontre des problèmes de serveur
Parfois, les problèmes de performance de chatGPT peuvent être causés par des maintenances planifiées ou des problèmes de serveur imprévus. Visitez le site web officiel de chatGPT ou leurs pages de médias sociaux pour vérifier s’il y a des annonces concernant des maintenances ou des problèmes connus.
Si chatGPT est en maintenance ou rencontre des problèmes de serveur, il n’y a pas grand-chose que vous puissiez faire de votre côté.
Dans ce cas, la meilleure chose à faire est d’attendre que l’équipe de chatGPT résolve le problème.
Envisager des alternatives à chatGPT
Si vous avez essayé toutes les étapes ci-dessus et que chatGPT ne fonctionne toujours pas correctement, il peut être temps d’envisager des alternatives à chatGPT.
Voici quelques options populaires :
- Claude : Claude est un assistant IA développé par Anthropic. Il offre des capacités similaires à chatGPT, avec un accent sur la sécurité et l’éthique.
- Llama 3 : Llama 3-1 est un modèle de langage open-source développé par Facebook AI. Il peut être utilisé pour générer du texte, répondre à des questions et effectuer d’autres tâches de traitement du langage naturel.
Bien que ces alternatives puissent ne pas offrir exactement les mêmes fonctionnalités que chatGPT, elles peuvent être des options viables si vous rencontrez des problèmes persistants avec chatGPT.
GPTGO.ai : Fonctionnalités, avantages et inconvénients
GPTGO.ai repense la recherche en ligne en combinant la puissance de Google et l’intelligence conversationnelle de ChatGPT.
Cet outil propose une expérience unique aux utilisateurs, leur permettant d’obtenir des réponses précises et pertinentes à leurs requêtes.
GPTGO.ai et son concept innovant
Un outil de recherche nouvelle génération
GPTGO.ai se démarque des moteurs de recherche traditionnels en intégrant l'intelligence artificielle de ChatGPT.
Cette combinaison permet d’obtenir des résultats plus complets et mieux adaptés aux besoins des utilisateurs.
Une expérience utilisateur repensée
Avec GPTGO.ai, les internautes bénéficient d’une interface intuitive et conviviale. La recherche s’effectue de manière naturelle, comme si l’on conversait avec un expert du domaine.
Principales fonctionnalités de l’outil
Recherche intelligente
GPTGO.ai exploite la puissance de l’algorithme de recherche de Google pour fournir des résultats pertinents et à jour. Les utilisateurs accèdent ainsi à une vaste base de connaissances.
Interaction avec ChatGPT
La fonctionnalité « Demander à GPT » permet aux utilisateurs d’interagir directement avec l’intelligence artificielle de ChatGPT. Ils obtiennent des réponses détaillées et personnalisées à leurs questions.
Prise en charge multilingue
GPTGO.ai prend en charge plus de 100 langues, permettant aux utilisateurs du monde entier d’effectuer des recherches dans leur langue maternelle.
| Fonctionnalité | Description |
|---|---|
| Recherche intelligente | Résultats pertinents grâce à l’algorithme de Google |
| Interaction avec ChatGPT | Réponses détaillées et personnalisées |
| Prise en charge multilingue | Plus de 100 langues supportées |
Avantages pour les utilisateurs
Gain de temps
Grâce à la précision des résultats fournis par GPTGO.ai, les utilisateurs trouvent rapidement les informations dont ils ont besoin. Ils gagnent ainsi un temps précieux dans leurs recherches.
Précision des résultats
En combinant la puissance de Google et l’intelligence de ChatGPT, GPTGO.ai offre des résultats d’une grande précision. Les utilisateurs obtiennent des réponses fiables et pertinentes.
Facilité d’utilisation
L’interface intuitive de GPTGO.ai rend son utilisation simple et accessible à tous. Nul besoin d’être un expert en recherche pour profiter pleinement de cet outil. Voici quelques-uns des principaux avantages de GPTGO.ai :
- Gain de temps dans les recherches
- Précision des résultats obtenus
- Facilité d’utilisation grâce à une interface intuitive
Limites actuelles de GPTGO.ai
Informations récentes non disponibles
Bien que GPTGO.ai offre des résultats pertinents, il peut ne pas inclure les informations les plus récentes. Les utilisateurs doivent en être conscients lors de leurs recherches.
Dépendance à la connexion Internet
GPTGO.ai nécessite une connexion Internet stable pour fonctionner de manière optimale. Une connexion lente ou instable peut affecter la qualité des résultats obtenus.
| Limite | Impact |
|---|---|
| Informations récentes non disponibles | Résultats potentiellement incomplets |
| Dépendance à la connexion Internet | Qualité des résultats affectée par une mauvaise connexion |
Perspectives d’évolution et avis pour améliorer l’outil
Intégration de sources d’information en temps réel
Pour pallier le manque d’informations récentes, GPTGO.ai pourrait intégrer des sources d’actualités en temps réel.
Cela permettrait aux utilisateurs d’accéder aux derniers développements dans leurs domaines d’intérêt.
Optimisation de la vitesse de traitement
Les développeurs de GPTGO.ai travaillent constamment à l’amélioration de la vitesse de traitement des requêtes.
Des algorithmes plus efficaces et une infrastructure optimisée contribueront à offrir des résultats encore plus rapides. Voici quelques pistes d’amélioration pour GPTGO.ai :
- Intégration de sources d’information en temps réel
- Optimisation de la vitesse de traitement des requêtes (des modèles comme Chat GPT 4o mini sont conçus pour répondre rapidement)
- Développement de fonctionnalités avancées pour une expérience utilisateur enrichie
- Enlever le captcha qui ralenti les recherches
Tuto : comment se connecter à ChatGPT (OpenAI)
Si vous disposez déjà d’un compte OpenAI, vous pouvez directement vous connecter en vous rendant sur la page suivante : https://chatgpt.com/auth/login
Puis en cliquant sur Log in. Si vous n’avez jamais créé de compte, vous devrez alors cliquer sur Sign Up pour en créer un.
Vous allez ensuite être redirigé sur la page de connexion. Pour se connecter il existe 4 options différentes :
- Par adresse mail
- Avec votre compte Google
- Avec votre compte Microsoft
- Avec votre compte Apple
En fonction du moyen de connection, il vous sera ensuite demandé de saisir votre mot de passe. Une fois cela fait cliquez de nouveau sur continuer afin de vous connecter.
Une fois la connexion faite, vous pouvez directement écrire votre recherche / message / question dans le champ de message tout en bas. (voir image ci-dessous)
Le bouton flèche vers le haut vous permettra de lancer votre recherche / question.
À noter que sur un compte ChatGPT gratuit, sans abonnement le modèle par défaut est GPT-3.5. La version payante elle propose les modèles GPT-4, GPT-4o, GPT-4o mini.
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.
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.