Meta Dévoile Llama 3 : Un Pas en Avant dans les Modèles de Langage AI Open Source

Meta a dévoilé Llama 3, la dernière itération de son modèle de langage large open source (LLM). Cette nouvelle version marque une avancée significative dans la technologie AI, offrant des performances de pointe et des capacités améliorées. Llama 3 est conçu pour soutenir une large gamme d'applications et de cas d'utilisation, en faisant un outil polyvalent pour les développeurs et les chercheurs de la communauté AI. La version initiale de Llama 3 comprend des modèles avec 8B et 70B paramètres, offrant des options pour différents besoins en calcul et performances. L'objectif de Meta avec Llama 3 est de créer les meilleurs modèles ouverts pouvant rivaliser avec les alternatives propriétaires, tout en maintenant un engagement envers le développement et le déploiement responsables de l'AI.

Llama 3 apporte plusieurs améliorations notables par rapport à son prédécesseur, Llama 2 : 1. Performance Améliorée : Llama 3 démontre des performances supérieures sur une large gamme de benchmarks industriels, établissant de nouveaux résultats de pointe pour des modèles de son échelle. 2. Raisonnement Amélioré : Les nouveaux modèles montrent des avancées significatives dans les capacités de raisonnement, les rendant plus efficaces pour des tâches complexes et des processus de prise de décision. 3. Meilleure Génération de Code : Llama 3 présente des capacités améliorées en génération de code, en faisant un outil puissant pour les développeurs et les programmeurs. 4. Taux de Refus Faux Réduits : Les améliorations dans les procédures post-formation ont considérablement réduit les taux de refus faux, augmentant l'utilité globale du modèle. 5. Diversité Accrue dans les Réponses : Llama 3 offre des réponses plus diverses et contextuellement appropriées, améliorant sa polyvalence à travers différents cas d'utilisation. 6. Suivi des Instructions Amélioré : Le modèle démontre des capacités améliorées à suivre des instructions, le rendant plus orientable et adaptable à des tâches spécifiques.

L'architecture et le processus de formation de Llama 3 ont été optimisés pour la performance et l'efficacité : 1. Transformateur Uniquement Décodeur : Le modèle utilise une architecture de transformateur uniquement décodeur relativement standard, avec des améliorations clés par rapport à Llama 2. 2. Vocabulaire Élargi : Llama 3 utilise un tokenizer avec un vocabulaire de 128K tokens, permettant un encodage linguistique plus efficace et une performance améliorée du modèle. 3. Attention par Requêtes Groupées (GQA) : Les modèles 8B et 70B utilisent GQA pour améliorer l'efficacité d'inférence. 4. Données d'Entraînement Étendues : Llama 3 est pré-entraîné sur plus de 15T tokens provenant de sources publiques, un ensemble de données sept fois plus grand que celui utilisé pour Llama 2. 5. Préparation Multilingue : Plus de 5 % de l'ensemble de données de pré-entraînement se compose de données non anglaises de haute qualité couvrant plus de 30 langues, posant les bases pour de futures capacités multilingues. 6. Filtrage de Données Avancé : Meta a développé des pipelines de filtrage de données sophistiqués pour garantir la plus haute qualité des données d'entraînement, y compris des filtres heuristiques, des filtres NSFW et des approches de dé-duplication sémantique. 7. Lois de Mise à l'Échelle : Des lois de mise à l'échelle détaillées ont été développées pour optimiser le mélange de données et les décisions de calcul d'entraînement, garantissant de solides performances à travers divers cas d'utilisation et capacités.

Llama 3 démontre des performances exceptionnelles à travers divers benchmarks et évaluations : 1. Benchmarks Standards : Le modèle montre des performances de pointe sur une large gamme de benchmarks industriels standards pour les échelles de paramètres 8B et 70B. 2. Ensemble d'Évaluation Humaine : Meta a développé un nouvel ensemble d'évaluation humaine de haute qualité contenant 1 800 prompts couvrant 12 cas d'utilisation clés. Llama 3 a montré de solides performances par rapport aux modèles concurrents dans ces scénarios du monde réel. 3. Performance en Codage : Llama 3 présente des améliorations significatives dans les tâches de génération de code, comme évalué sur des benchmarks tels que HumanEval. 4. Raisonnement et Suivi des Instructions : Le modèle montre des capacités améliorées dans les tâches de raisonnement et le suivi d'instructions complexes, le rendant plus polyvalent pour diverses applications. 5. Gains d'Efficacité : Malgré l'augmentation du nombre de paramètres, Llama 3 maintient une efficacité d'inférence comparable à celle de son prédécesseur, grâce aux améliorations de l'efficacité du tokenizer et à la mise en œuvre de l'Attention par Requêtes Groupées.

Meta a priorisé le développement responsable de l'AI dans la création et le déploiement de Llama 3 : 1. Approche Systémique : Une approche globale du développement et du déploiement responsables a été adoptée, considérant les modèles Llama comme faisant partie d'un système plus large que les développeurs peuvent personnaliser selon leurs besoins spécifiques. 2. Tests de Sécurité : Llama 3 a subi des tests de sécurité approfondis, impliquant des efforts internes et externes pour identifier et atténuer les risques potentiels. 3. Llama Guard 2 : Une version mise à jour de Llama Guard a été publiée, fournissant une base pour la sécurité des prompts et des réponses qui peut être ajustée pour des besoins d'application spécifiques. 4. CyberSecEval 2 : Cet outil d'évaluation élargi évalue la vulnérabilité d'un LLM à divers risques de cybersécurité, y compris l'abus d'interpréteur de code et les attaques par injection de prompts. 5. Code Shield : Un nouvel outil introduit pour fournir un filtrage en temps d'inférence du code non sécurisé produit par les LLM, atténuant les risques associés aux suggestions de code non sécurisé et à l'exécution de commandes. 6. Guide de Utilisation Responsable Mis à Jour : Meta a publié un guide mis à jour fournissant des informations complètes sur le développement responsable avec les LLM. 7. Approche Ouverte : En maintenant une approche ouverte du développement de l'AI, Meta vise à favoriser la collaboration au sein de l'écosystème pour aborder collectivement les dommages et défis potentiels.

Llama 3 est conçu pour une large accessibilité et une facilité de déploiement : 1. Disponibilité sur Plateformes Cloud : Le modèle sera bientôt disponible sur les principales plateformes cloud, y compris AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, et d'autres. 2. Support Matériel : Llama 3 est pris en charge par des plateformes matérielles proposées par AMD, AWS, Dell, Intel, NVIDIA, et Qualcomm. 3. Outils pour Développeurs : Meta fournit des ressources complètes pour les développeurs, y compris Llama Recipes, qui contient du code open-source pour le fine-tuning, le déploiement et l'évaluation du modèle. 4. Efficacité du Tokenizer : Le nouveau tokenizer offre jusqu'à 15 % de tokens en moins par rapport à Llama 2, contribuant à maintenir l'efficacité d'inférence malgré l'augmentation du nombre de paramètres. 5. Approche Axée sur la Communauté : Meta adopte une approche axée sur la communauté avec Llama 3, rendant les modèles disponibles sur les principales plateformes cloud, d'hébergement et matérielles pour favoriser l'innovation et la croissance dans l'écosystème AI.

Meta a des plans ambitieux pour le développement futur de Llama 3 : 1. Modèles Plus Grands : Des modèles avec plus de 400B paramètres sont actuellement en formation, avec des résultats préliminaires prometteurs. 2. Nouvelles Capacités : Les prochaines versions présenteront des capacités multimodales, un support multilingue amélioré, et des fenêtres de contexte beaucoup plus longues. 3. Amélioration Continue : Meta s'engage à des améliorations continues des capacités globales du modèle, en particulier dans des domaines comme le raisonnement et le codage. 4. Publication de Recherche : Un article de recherche détaillé sur Llama 3 sera publié une fois le processus de formation terminé. 5. Écosystème Ouvert : Meta reste engagé à favoriser un écosystème AI ouvert, croyant que l'ouverture mène à de meilleurs produits, plus sûrs et à une innovation plus rapide.

La technologie Llama 3 a été intégrée dans Meta AI, améliorant ses capacités à travers diverses plateformes : 1. Disponibilité Multi-Plateforme : Meta AI, propulsé par Llama 3, est disponible sur Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger, et le web. 2. Applications Polyvalentes : Les utilisateurs peuvent tirer parti de Meta AI pour des tâches allant de la création de contenu et de l'apprentissage à la productivité et à la connectivité. 3. Intégration avec des Lunettes Intelligentes : Des plans sont en place pour tester l'AI multimodale de Meta sur les lunettes intelligentes Ray-Ban Meta. 4. Mises à Jour Continues : Meta s'engage à des améliorations et mises à jour continues de Meta AI, tirant parti des dernières avancées de la technologie Llama 3. En intégrant Llama 3 dans Meta AI, l'entreprise vise à fournir aux utilisateurs un assistant AI puissant et polyvalent capable d'améliorer divers aspects de l'interaction numérique et de la productivité.