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Meta vient de lancer la nouvelle version de ses modèles de langage open-source, Llama 3.2.

Cette mise à jour apporte des améliorations en termes de performances et de fonctionnalités, tout en proposant des modèles plus légers et accessibles.

Découvrons ensemble les principales nouveautés de Llama 3.2 et ce qu’elles impliquent pour les développeurs et les entreprises.

Les nouveaux modèles Llama 3.2 de Meta

La famille de modèles Llama 3.2 se compose de quatre versions distinctes : 1B, 3B, 11B et 90B. Les modèles 1B et 3B sont des versions allégées conçues pour fonctionner efficacement sur des appareils mobiles et embarqués.

Les modèles 11B et 90B, quant à eux, sont des modèles multimodaux capables de traiter à la fois du texte et des images, offrant ainsi des capacités de raisonnement visuel avancées.

Disponibilité et compatibilité

Les modèles Llama 3.2 sont disponibles en téléchargement sur le site officiel de Meta et sur la plateforme Hugging Face. Ils sont également accessibles via un large écosystème de partenaires, notamment :

• AMD
• AWS
• Databricks
• Dell
• Google Cloud
• Groq
• IBM
• Intel
• Microsoft Azure
• NVIDIA
• Oracle Cloud
• Snowflake

Caractéristiques des modèles légers 1B et 3B

Les modèles Llama 3.2 1B et 3B se distinguent par leur efficacité et leur capacité à fonctionner sur des appareils à ressources limitées. Ils ont une context window de 128 000 tokens, ce qui les rend particulièrement adaptés aux tâches de résumé, de suivi d’instructions et de réécriture.

Ces modèles sont optimisés pour les processeurs Arm et sont immédiatement compatibles avec les puces Qualcomm et MediaTek, leaders mondiaux des systèmes sur puce (SoC) pour appareils mobiles.

Cas d’utilisation des modèles légers

Les modèles 1B et 3B ouvrent la voie à de nombreuses applications innovantes, notamment :

• Résumé des derniers messages reçus
• Extraction des tâches à accomplir
• Envoi automatique d’invitations à des réunions de suivi via des outils intégrés

Fonctionnalités des modèles multimodaux 11B et 90B supportant l’analyse visuelle

Les modèles Llama 3.2 11B et 90B se démarquent par leurs capacités multimodales, leur permettant de traiter et de raisonner sur des images en plus du texte. Ils excellent dans la compréhension de documents, y compris les graphiques et les tableaux, ainsi que dans la génération de légendes d’images.

Ces modèles sont capables de localiser précisément des objets dans une image à partir de descriptions en langage naturel, offrant ainsi de nouvelles possibilités d’interaction homme-machine.

Exemples d’applications des modèles multimodaux

Tâche	Description
Analyse de données	Répondre à des questions sur les performances d’une entreprise en se basant sur des graphiques
Assistance à la navigation	Fournir des informations sur un itinéraire de randonnée à partir d’une carte
Génération de légendes	Créer des descriptions pertinentes pour des images en extrayant les détails clés

Comparaison des performances de Llama 3.2 avec les modèles concurrents

Un modèle qui performe dans l’analyse d’image

Les modèles Llama 3.2 se positionnent par rapport aux modèles concurrents, tant en termes de performances que de flexibilité. Les évaluations montrent que les modèles multimodaux 11B et 90B sont compétitifs avec des modèles de pointe tels que Claude 3 Haiku et GPT4o-mini sur des tâches de reconnaissance d’images et de compréhension visuelle.

De même, le modèle 3B surpasse les modèles Gemma 2 2.6B et Phi 3.5-mini sur des tâches telles que le suivi d’instructions, le résumé, la réécriture et l’utilisation d’outils, tandis que le modèle 1B est compétitif avec Gemma.

Résultats des évaluations

Modèle	Tâche	Performance
Llama 3.2 11B/90B	Reconnaissance d’images	Compétitif avec Claude 3 Haiku et GPT4o-mini
Llama 3.2 3B	Suivi d’instructions, résumé, réécriture, utilisation d’outils	Surpasse Gemma 2 2.6B et Phi 3.5-mini
Llama 3.2 1B	Tâches générales	Compétitif avec Gemma

Tarification et licences pour l’utilisation des modèles Llama 3.2

Meta s’engage à rendre ses modèles Llama accessibles et abordables pour les développeurs et les entreprises.

Les modèles Llama 3.2 sont disponibles sous licence open-source, permettant une utilisation, une modification et une distribution gratuites.

Cependant, certains services et outils complémentaires proposés par les partenaires de Meta peuvent être soumis à des frais supplémentaires. Il est recommandé de consulter les conditions spécifiques de chaque plateforme partenaire pour obtenir des informations détaillées sur les tarifs applicables.

Les différences entre Llama 3.1 et 3.2

Caractéristique	Llama 3.1	Llama 3.2
Tailles de modèles	8B, 70B, 405B	1B, 3B, 11B, 90B
Capacités multimodales	Texte uniquement	Texte et images (11B, 90B)
Modèles légers	Non	Oui (1B, 3B)
Langues supportées	8 langues	Non spécifié
Context window	128K tokens	128K tokens (1B, 3B)
Focus principal	Compétition avec grands modèles	Accessibilité et efficacité
Capacités spécifiques	Raisonnement, utilisation d’outils	Reconnaissance d’images avancée

Ressources supplémentaires

Pour en savoir plus sur les modèles Llama 3.2 et leur utilisation, consultez les ressources suivantes :

• Site officiel de Llama
• Modèles Llama sur Hugging Face
• Documentation technique de Llama

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.