Rencontrez Llama 3 — un modèle de langage (LLM) open-source créé par Meta qui bouleverse le marché de l'intelligence artificielle générative et peut soutenir un large éventail de cas d'utilisation. Ce guide explore ce qu'il est et comment cela peut changer votre façon de travailler. 

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Le monde de l'intelligence artificielle générative (IA) devrait croître au cours des prochaines années, atteignant 1,3 trillion de dollars de revenus d'ici 2032. Avec cet essor, il n'est pas surprenant que tant d'entreprises cherchent à construire le meilleur LLM.

Meta n'est pas différent. En avril 2024, il a sorti Llama 3, un LLM innovant et puissant qui établit de nouvelles normes de qualité pour d'autres concurrents. Ce qui rend ce modèle IA distinct des autres outils est qu'il est open source et entraîné sur d'énormes ensembles de données.

Mais ne perdons pas plus de temps. Plongez dans cet article pour explorer ce qu'est Meta Llama 3, ses caractéristiques clés et ses cas d'utilisation, et bien plus encore. 

Qu'est-ce que Meta Llama 3 ?

Llama 3 est le dernier LLM de Meta AI conçu pour de multiples cas d'utilisation, tels que répondre à des questions en langage naturel, écrire du code et générer des idées. 

Puisque cet assistant IA est entraîné sur d'énormes quantités de données d'entraînement, il comprend le contexte et répond comme un humain, ce qui le rend utile pour rédiger du contenu et fournir des informations.

Llama 3, contrairement à d'autres modèles Llama, vient avec pré-entraînement et ajustement d'instruction avec 8 milliards ou 70 milliards de paramètres, ce qui le rend idéal pour de multiples tâches, y compris la génération de code et la synthèse.  

Ce modèle open-source est également disponible gratuitement sur Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS et Google Cloud.

Mais qu'est-ce qui le rend différent des versions précédentes ? Découvrons-le. 

Comment Llama 3 diffère-t-il de Llama 2 ?

Qu'est-ce qui rend Llama 3 meilleur que Llama 2 ? Ils ne devraient pas être si différents, n'est-ce pas ? 

Eh bien, tout d'abord, Llama 3 de Meta a un jeu de données de 15 trillions de tokens (permettant un encodage plus efficace du langage et de meilleures performances), qui est 7x plus grand que les modèles précédents.

Avec le tokenizer de Llama 3 prenant en charge 128 000 tokens, il est plus capable que les autres versions de Llama, offrant une précision, un raisonnement et une fiabilité inégalés. 

De plus, selon Meta, ils ont inclus 4x plus de code et couvert 30 langues. Ils ont également ajouté Code Shield, un garde-fou qui attrape tout code défectueux que Llama 3 pourrait générer. 

En conclusion, bien que Llama 3 ait la même architecture de transformateur que Llama 2, il est meilleur et plus efficace que les générations précédentes. 

Voici ce qu'un utilisateur de Reddit en dit : 

«Même juste à partir des tests limités possibles jusqu'à présent, il est déjà clair que le modèle 70B est le meilleur modèle open-source actuellement. Il a déjà été dit que d'autres tailles de modèles et de grandes fenêtres de contexte suivront.» Il a déjà été dit que d'autres tailles de modèles et des fenêtres de contexte plus élevées suivront. 

Mais si Llama 3 est si bon à ce qu'il fait, quelles sont ses caractéristiques clés ? 

Pas de problème ; nous pouvons explorer ce sujet dans la section suivante. 

Quelles sont les principales caractéristiques de Llama 3 ?

Il doit y avoir quelque chose à propos de Llama 3 qui attire tant de personnes. Après tout, Llama 3 surpasse d'autres concurrents comme Claude 3 ou ChatGPT de 15 % en moyenne à travers les benchmarks d'IA. Mais qu'est-ce qui donne à Llama 3 cet avantage ?

Jetons un coup d'œil à ses caractéristiques clés ; elles pourraient fournir la réponse que nous cherchons. 

• Modèles de paramètres : Meta propose des modèles à deux paramètres, tels que Llama 3 70b et 8b. Surpassant Llama 2 dans ce domaine, ce LLM de nouvelle génération améliore l'efficacité, améliore la génération de code et optimise les performances du modèle pour des scénarios du monde réel. 
• Jeux de données d'entraînement : Pour faire de Llama 3 le meilleur, Meta l'a formé sur de grands jeux de données de haute qualité. Collectant plus de 15T de tokens provenant de sources publiques, Llama 3 est préparé pour de nombreux cas d'utilisation multilingues. Meta a créé des pipelines de filtrage, tels que des filtres NSFW et heuristiques, des classificateurs de qualité et une dé-duplication sémantique. 
• Architectures de modèles : Llama 3 maintient son architecture de transformateur uniquement décodeur mais il vient avec plusieurs améliorations. Tout d'abord, Llama 3 encode le langage plus efficacement, améliorant considérablement ses performances. Deuxièmement, Llama a intégré l'attention groupée des requêtes (GQA) dans les deux modèles de paramètres, ce qui augmente l'efficacité d'inférence. 
• Mise à l'échelle post-formation : Meta a développé des lois de mise à l'échelle détaillées qui lui ont permis de prédire les performances de Llama 3 sur des tâches clés, telles que la génération de code évaluée sur le HumanEval Benchmark. De plus, Meta a développé une pile d'entraînement avancée qui automatise la gestion des erreurs et maximise le temps d'uptime GPU. 
• Ajustement d'instruction : La nouvelle approche de Meta post-formation est un mélange d'échantillonnage par rejet, d'optimisation de politique proximale (PPO) et d'optimisation de préférence directe (DPO). Cette combinaison améliore la qualité des invites et les performances de Llama 3. 

Eh bien, c'était un tourbillon d'informations. N'hésitez pas à relire si vous sentez que quelque chose n'est pas clair. 😉

Si vous êtes prêt à continuer, parlons des principaux cas d'utilisation de Llama 3. 

Quels sont les principaux cas d'utilisation de Llama 3 ?

Depuis le début de l'article, vous vous êtes probablement demandé : «À quoi Llama 3 est-il réellement bon ? » C'est ce à quoi cette section tentera de répondre. 

Voici donc les cas d'utilisation les plus courants de Llama 3 : 

• Chatbots : Comme Llama 3 a une compréhension profonde du langage, vous pouvez l'utiliser pour automatiser le service client. En conséquence, vous libérez le temps de vos agents pour qu'ils se concentrent sur l'amélioration des relations avec les clients. Vos clients se sentiront également plus engagés envers votre marque.
• Création de contenu : En utilisant Llama 3, vous pouvez générer différents types de contenu, allant des articles et des rapports aux blogs et même des histoires. De cette façon, vous rationalisez le processus de création de contenu et produisez plus d'articles plus rapidement. 
• Communication par e-mail : Chaque fois que vous êtes bloqué et que vous ne trouvez pas les bons mots, Llama 3 peut vous aider à rédiger vos e-mails et à formuler la bonne réponse à chaque fois. Ainsi, vous maintenez un ton de marque cohérent à travers tous les canaux de communication. 
• Rapports d'analyse de données : Si vous avez besoin de voir comment fonctionne votre entreprise, Llama 3 peut résumer vos résultats (ainsi que vos longs documents) et générer des rapports esthétiquement agréables avec les données, afin que vous puissiez prendre des décisions plus éclairées. 
• Génération de code : Nous avons mentionné cela plusieurs fois tout au long de l'article et c'est l'un des principaux cas d'utilisation de Llama 3. En conséquence, les développeurs peuvent générer des extraits de code et identifier des bugs. Mais Llama 3 offre également des recommandations de programmation pour améliorer le processus. 

C'est tout pour les cas d'utilisation de Llama. 

Avançons, parlons de son écosystème de sécurité. 

Qu'est-ce que l'écosystème de sécurité de Llama 3 ?

Llama 3 manipule des données sensibles, il est donc évident que, dans ce monde cybernétique instable, Meta se concentre sur la mise en œuvre de mesures de sécurité robustes pour garder ces données en sécurité.

Voici ce que l'écosystème Llama 3 emploie pour le rendre plus sûr à utiliser :  

• Llama Code Shield – En résumé, le Code Shield exclut le code non sécurisé que Llama génère, veillant à ce qu'il ne soit pas inclus dans le produit final. Fondamentalement, il classe et filtre le code dangereux. 
• Llama Guard 2 – Cette mesure de sécurité se concentre sur l'analyse de votre texte, y compris les invites et les réponses, et le marque comme « sûr » ou « non sûr » en utilisant les normes de MLCommons AI Safety Taxonomy. Ce qui rend un texte non sûr, ce sont les descriptions qui contiennent de la discrimination, des discours de haine ou de la violence.  
• CyberSec Eval 2 – Le but de CyberSec Eval 2 est de mesurer à quel point le LLM est sécurisé, en utilisant des fonctionnalités telles que des capacités de cybersécurité offensives, la susceptibilité à l'évaluation de l'injection de prompts et l'abus de son interpréteur de code. 
• torchtune – Le Llama 3 de Meta utilise une bibliothèque native PyTorch pour l'autorisation et l'expérimentation avec les LLM. Pourquoi ? Parce qu'il offre des recettes d'entraînement efficaces en mémoire pour l'ajustement. 

Nous avons terminé avec la section théorique de cet article. Maintenant, passons à la pratique et apprenons à utiliser Llama 3 en utilisant Meta AI. 

Comment pouvez-vous utiliser Llama 3 ?

Vous voulez utiliser et accéder à Llama 3, mais vous ne savez pas par où commencer. Est-ce que vous le caressez ou lui donnez à manger ? Non — vous devez simplement ouvrir l'application Meta AI sur Facebook, Messenger, WhatsApp, Instagram ou le web. 

Cela fonctionne comme ChatGPT, ce qui signifie que vous aurez une section désignée où vous pouvez demander n'importe quoi à Meta AI. 

La mauvaise nouvelle, c'est que c'est seulement disponible dans quelques pays pour l'instant, tels que : 

• États-Unis
• Australie
• Canada
• Ghana
• Jamaïque
• Malawi
• Nouvelle-Zélande
• Nigéria
• Pakistan
• Singapour
• Afrique du Sud
• Ouganda
• Zambie
• Zimbabwe

Donc, si vous n'êtes pas dans l'un de ces pays, vous pourriez recevoir ce message malheureux : 

Cependant, ne vous inquiétez pas — Meta promet d'ajouter plus de pays à leur liste, car ils ne font que commencer ce voyage. Alors restez à l'écoute pour savoir quand Llama 3 sera disponible dans votre région. 

Pour ceux qui y ont accès, il suffit de visiter llama.meta.com et de cliquer sur Essayer Meta AI en haut à droite. 

Un nouvel onglet s'ouvrira avec le tableau de bord de Llama 3 où vous pourrez taper votre saisie dans la zone de saisie. 

Comme ChatGPT, cet outil générera le texte requis en fonction de votre demande.

Vous pouvez également utiliser Llama 3 via d'autres plateformes, telles que Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs ou localement. 

À vous de jouer !

Meta a beaucoup de projets pour Llama 3, y compris des expérimentations avec la multimodalité et le développement de son plus grand modèle à ce jour (plus de 400 milliards de paramètres). 

Ce logiciel d'IA a le potentiel de révolutionner le marché et de fixer de nouveaux standards de qualité pour d'autres concurrents. Mais vous savez qui d'autre a le potentiel de changer votre façon de travailler ? 

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