Libérez la puissance de LLaMA 405b : la frontière open-source de l'IA

Nos derniers modèles étendent la longueur du contexte de manière native à 128k, contre 8k auparavant. Cette augmentation significative de la fenêtre de contexte permet à nos modèles de gérer plus efficacement les tâches à long terme, comme la synthèse de texte long, les agents conversationnels multilingues et l'assistance au codage.

En plus du contexte élargi, Llama 3.1 prend désormais en charge huit langues de manière native, permettant des applications plus polyvalentes et multilingues. Le modèle phare de 405 milliards de paramètres, Llama 3.1 405b, est considéré comme un modèle de fondation open-source de premier plan, rivalisant avec les capacités des meilleurs modèles propriétaires.

Cette nouvelle version du modèle permet à la communauté de débloquer de nouveaux flux de travail, comme la génération de données synthétiques et la distillation de modèles. En tirant parti des capacités de Llama 3.1 405b, les développeurs peuvent créer leurs propres agents personnalisés et explorer de nouveaux types de comportements agentiques. Nous renforçons également l'écosystème avec de nouveaux outils de sécurité et de sûreté, notamment Llama Guard 3 et Prompt Guard, pour aider à construire de manière responsable.

Pour soutenir davantage la communauté, nous publions une demande de commentaires sur l'API Llama Stack, une interface standardisée pour faciliter l'utilisation des modèles Llama par les projets tiers. Cette approche axée sur l'écosystème vise à autonomiser les développeurs et à permettre l'adoption généralisée de ces capacités de pointe.

Meta a publié Llama 3.1, un modèle de 405 milliards de paramètres qui est considéré comme étant à la pointe de la technologie et peut rivaliser avec les meilleurs modèles propriétaires. Il s'agit d'une étape importante pour la communauté open-source, car cela démontre que les modèles open-source peuvent désormais rivaliser avec les modèles propriétaires les plus sophistiqués.

Les principaux points forts de Llama 3.1 405b sont les suivants :

• Flexibilité et contrôle inégalés : le modèle offre des capacités de pointe qui rivalisent avec les meilleurs modèles propriétaires, permettant de nouveaux flux de travail comme la génération de données synthétiques et la distillation de modèles.
• Longueur de contexte étendue : le modèle prend désormais en charge une longueur de contexte allant jusqu'à 128k jetons, une augmentation significative par rapport aux 8k précédents.
• Prise en charge multilingue : Llama 3.1 prend en charge 8 langues, permettant des applications plus diversifiées.
• Performances améliorées : les tests montrent que Llama 3.1 405b surpasse GPT-4 dans une série de tâches, notamment les connaissances générales, la capacité de guidage, les mathématiques, l'utilisation d'outils et la traduction multilingue.
• Approche écosystémique : Meta transforme Llama en un écosystème en fournissant davantage de composants et d'outils, notamment un système de référence, des outils de sécurité et de sûreté, et une demande de commentaires sur l'API Llama Stack.
• Soutien écosystémique large : Llama 3.1 est soutenu par un large éventail de partenaires, notamment AWS, Nvidia, Databricks, Google Cloud et d'autres, assurant une adoption et une intégration généralisées.

La sortie de Llama 3.1 405b est une étape importante pour la communauté de l'IA open-source, car elle démontre que les modèles open-source peuvent désormais rivaliser avec les meilleures alternatives propriétaires. C'est un témoignage du travail acharné et de l'engagement de l'équipe de Meta, et cela aura sûrement un impact durable sur le paysage de l'IA.

Llama 3.1 est un modèle open-source révolutionnaire qui a le potentiel de rivaliser avec les meilleurs modèles d'IA propriétaires. Avec 405 milliards de paramètres, il s'agit du modèle open-source le plus sophistiqué jamais publié à ce jour.

Ce modèle offre des capacités de pointe en matière de connaissances générales, de capacité de guidage, de mathématiques, d'utilisation d'outils et de traduction multilingue. Il est capable de rivaliser avec les performances de GPT-4, le dernier modèle d'OpenAI, et de les surpasser dans de nombreux cas.

La sortie de Llama 3.1 est une étape importante pour la communauté open-source, car elle démontre que les modèles open-source peuvent désormais égaler les capacités de leurs homologues propriétaires. C'est un témoignage du travail acharné et de l'engagement de l'équipe de Meta, qui a repoussé les limites de ce qui est possible avec l'IA open-source.

L'une des principales caractéristiques de Llama 3.1 est sa flexibilité et son contrôle. Le modèle peut être personnalisé et affiné pour une grande variété d'applications, permettant aux développeurs de débloquer de nouveaux flux de travail comme la génération de données synthétiques et la distillation de modèles.

En outre, l'écosystème Llama s'étend avec de nouveaux composants et outils, notamment un système de référence, des outils de sécurité et de sûreté, et une demande de commentaires sur l'API Llama Stack. Cette approche écosystémique vise à autonomiser les développeurs pour créer leurs propres agents personnalisés et de nouveaux types de comportements agentiques.

La sortie de Llama 3.1 est une étape importante pour la communauté de l'IA open-source, et elle aura sûrement un impact durable sur l'industrie dans son ensemble.

Dans le cadre de la dernière version, Meta introduit des versions améliorées des modèles Llama de 8 milliards et 70 milliards de paramètres. Ces nouveaux modèles sont multilingues et ont des longueurs de contexte beaucoup plus longues, allant jusqu'à 128k jetons. Ils présentent également des capacités d'utilisation d'outils de pointe, qui sont désormais meilleures que tous les modèles propriétaires sur le marché, y compris Cohere d'Anthropic.

En outre, ces modèles améliorés ont des capacités de raisonnement plus solides, leur permettant de prendre en charge des cas d'utilisation avancés tels que la synthèse de texte long, les agents conversationnels multilingues et l'assistance au codage. Il s'agit d'un développement passionnant, car il permet à ces modèles plus petits de rivaliser plus efficacement avec les modèles plus importants et propriétaires.

Les performances de ces modèles améliorés ont été évaluées sur 150 jeux de données de référence couvrant un large éventail de langues. Les résultats montrent que les plus petits modèles Llama sont désormais compétitifs avec les modèles propriétaires et open-source de tailles de paramètres similaires, démontrant davantage les progrès impressionnants réalisés par l'écosystème Llama.

Pour prendre en charge l'inférence à grande échelle pour un modèle de l'ampleur de 405 milliards de paramètres, Meta a mis en œuvre plusieurs techniques clés :

1. Quantification du modèle : ils ont quantifié leurs modèles de 16 bits à 8 bits, réduisant ainsi les besoins en calcul nécessaires et permettant au modèle de fonctionner dans un seul nœud de serveur.

2. Alignement post-entraînement : dans le processus post-entraînement, Meta produit des modèles de chat finaux en effectuant plusieurs cycles d'alignement sur le modèle pré-entraîné. Cela implique des techniques comme l'affinage supervisé, l'échantillonnage par rejet et l'optimisation directe des préférences pour améliorer davantage les capacités du modèle.

3. Génération de données synthétiques : Meta a utilisé la génération de données synthétiques pour produire la grande majorité de ses exemples d'affinage supervisé, itérant plusieurs fois pour générer des données synthétiques de meilleure qualité dans toutes les capacités. Cela leur permet de développer les données d'entraînement sans s'appuyer uniquement sur des jeux de données réels rares.

4. Partenariats écosystémiques : pour assurer un large soutien au déploiement à grande échelle, Meta a travaillé avec des partenaires comme AWS, NVIDIA, Databricks et d'autres pour construire un support dès le premier jour pour les modèles Llama 3.1 sur diverses plateformes et frameworks d'inférence.

En mettant en œuvre ces stratégies, Meta vise à rendre le puissant modèle Llama 3.1 de 405 milliards de paramètres accessible pour les cas d'utilisation de production à grande échelle, permettant à la communauté d'IA plus large de tirer parti des capacités de pointe sans avoir besoin d'une infrastructure interne massive.

La sortie de Llama 3.1 marque une étape importante dans le paysage de l'IA open-source. Dans le cadre de cette mise à jour, Meta introduit la Llama Stack - un ensemble d'interfaces standardisées et opérationnelles pour construire des composants de chaîne d'outils canoniques, l'affinage, la génération de données synthétiques et les applications agentiques.

L'objectif de la Llama Stack est de promouvoir une meilleure interopérabilité au sein de l'écosystème Llama, contrairement aux modèles fermés où les interfaces sont souvent propriétaires. En définissant ces interfaces standard, Meta espère les faire adopter dans l'ensemble de la communauté, permettant aux développeurs de personnaliser et de s'appuyer plus facilement sur les modèles Llama.

Parmi les principaux composants de la Llama Stack, on peut citer :

1. Inférence en temps réel et par lots : interfaces standardisées pour déployer les modèles Llama dans des environnements de production, prenant en charge les cas d'utilisation d'inférence en temps réel et par lots.

2. Affinage supervisé : interfaces définies pour affiner les modèles Llama sur des jeux de données personnalisés, permettant aux développeurs d'adapter les modèles à leurs besoins spécifiques.

3. Évaluations : cadres d'évaluation standardisés pour évaluer les performances des modèles Llama sur une série de références et de tâches.

4. Pré-entraînement continu : interfaces pour pré-entraîner de manière continue les modèles Llama sur de nouvelles données, les maintenant à jour avec les dernières informations.

5. Appel de fonction RAG : interfaces standardisées pour intégrer les modèles Llama avec des sources de connaissances externes et des capacités de raisonnement.

6. Génération de données synthétiques : interfaces définies pour exploiter les modèles Llama afin de générer des données synthétiques de haute qualité, qui peuvent être utilisées pour améliorer davantage les modèles.

En établissant ces interfaces standardisées, Meta vise à autonomiser la communauté de développeurs plus large pour s'appuyer sur l'écosystème Llama, favorisant l'innovation et assurant un déploiement plus équitable et sûr de la technologie dans l'ensemble de la société.