Avec le nombre croissant de grands modèles de langage (LLM) disponibles sur Huggingface, il est essentiel pour les passionnés d’IA et les entreprises de comprendre les distinctions entre les modèles propriétaires et les modèles open source.
Les LLM propriétaires sont détenus par des entreprises avec des restrictions d’utilisation, tandis que les LLM open source sont librement accessibles pour l’utilisation et la modification. Bien que la taille des paramètres soit souvent plus petite, les LLM open source remettent en question le modèle propriétaire avec plusieurs avantages.
Lorsque vous plongez dans le monde des LLM, vous remarquez rapidement un clivage important : le choix entre les modèles propriétaires et les modèles open source. Les LLM propriétaires, comme le modèle de langage Granite d’IBM, sont développés par des entreprises privées et sont assortis de certaines restrictions quant à leur utilisation. Leur fonctionnement interne est souvent gardé secret et n’est connu que de l’entreprise qui les a créés. En revanche, les LLM à source ouverte, tels que le modèle Bloom de BigScience, témoignent de la puissance de la collaboration communautaire. Ces modèles sont librement disponibles pour que chacun puisse les utiliser, les modifier et les distribuer, sans les contraintes des licences propriétaires.
« BLOOM est un modèle autorégressif de grande langue (LLM), entraîné à poursuivre un texte à partir d’une invite sur de vastes quantités de données textuelles en utilisant des ressources informatiques à l’échelle industrielle. En tant que tel, il est capable de produire un texte cohérent dans 46 langues et 13 langages de programmation qui se distingue à peine d’un texte écrit par des humains. Il est également possible de demander à BLOOM d’effectuer des tâches textuelles pour lesquelles il n’a pas été explicitement formé, en les considérant comme des tâches de génération de texte ».
LLM open source et LLM propriétaires
L’attrait des LLM open source est indéniable et leur impact sur le domaine de l’IA est significatif. L’une des caractéristiques principales de ces modèles est leur transparence. Cette ouverture renforce la confiance et permet aux utilisateurs de comprendre le fonctionnement de l’IA. Mais il ne s’agit pas seulement de confiance ; cette transparence a des avantages tangibles. Elle permet aux utilisateurs d’adapter les modèles à des tâches spécifiques ou de soutenir les langues sous-représentées, ce qui les rend plus utiles sur les marchés spécialisés.
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Modèles propriétaires de grandes langues
Pour :
- Contrôle de la qualité et cohérence : Les modèles propriétaires font souvent l’objet d’un contrôle de qualité rigoureux, ce qui garantit des performances et une fiabilité constantes.
- Assistance et maintenance : Ces modèles bénéficient généralement d’une assistance dédiée et de mises à jour régulières de la part de l’entreprise propriétaire.
- Personnalisation pour des applications spécifiques : Ils peuvent offrir des fonctions spécialisées ou des personnalisations pour des industries ou des cas d’utilisation spécifiques.
- Sécurité et confidentialité des données : Les modèles propriétaires peuvent fournir des environnements plus contrôlés, offrant potentiellement une meilleure sécurité des données et un meilleur respect de la vie privée.
Inconvénients
- Coût et accessibilité : L’accès à ces modèles a souvent un coût, qui peut être prohibitif pour les utilisateurs individuels ou les petites organisations.
- Restrictions d’utilisation : Il existe souvent des restrictions d’utilisation strictes, qui limitent la manière dont le modèle peut être utilisé et le lieu où il peut l’être.
- Manque de transparence : Le fonctionnement interne et les données de formation de ces modèles ne sont généralement pas divulgués, ce qui entraîne des biais potentiels et des problèmes éthiques.
- Dépendance à l’égard d’un seul fournisseur : Les utilisateurs deviennent dépendants du fournisseur pour les mises à jour, l’assistance et l’accès continu.
Modèles linguistiques à grande échelle en source ouverte
Avantages :
- Accessibilité et coût : Les modèles open source sont librement accessibles, ce qui les rend disponibles pour un public plus large, y compris les chercheurs, les petites entreprises et les amateurs.
- Transparence et auditabilité : La nature ouverte permet d’examiner et d’auditer le code et les algorithmes, ce qui favorise la confiance et la compréhension.
- Développement de la communauté : Ils bénéficient des contributions de la communauté, ce qui permet de diversifier les apports et d’accélérer l’innovation.
- Souplesse d’utilisation : Les utilisateurs ont la liberté de modifier et d’utiliser les modèles en fonction de leurs besoins, ce qui encourage l’expérimentation et la personnalisation.
Inconvénients
- Variabilité de la qualité et de la fiabilité : Les modèles à source ouverte peuvent ne pas être soumis au contrôle de qualité cohérent des modèles propriétaires.
- Support limité : Ils sont souvent accompagnés d’une structure de soutien formelle limitée, voire inexistante, et s’appuient sur des forums communautaires ou de la documentation.
- Intensité des ressources : Le déploiement et la maintenance de ces modèles peuvent nécessiter des ressources informatiques et une expertise importantes.
- Risque d’utilisation abusive : L’absence de restrictions d’utilisation peut entraîner des problèmes éthiques, car il y a moins de contrôle sur la manière dont le modèle est utilisé.
Le succès des projets open source repose sur la sagesse collective et l’innovation des contributeurs du monde entier. Cette intelligence partagée permet des progrès rapides et ajoute à la force et à la variété de la technologie. Dans certains cas, ces efforts de la communauté peuvent même surpasser l’innovation des modèles propriétaires, qui se targuent souvent d’avoir des paramètres plus importants, mais ne bénéficient pas du même niveau de collaboration.
Les LLM à source ouverte font des vagues dans divers secteurs, et s’avèrent être un atout pour le progrès et l’efficacité. Prenons l’exemple de la NASA, qui utilise ces modèles pour analyser de grandes quantités de données textuelles. Ou encore le secteur de la santé, où les LLM open source aident les professionnels à extraire des informations de la littérature médicale et des interactions avec les patients. La polyvalence de ces modèles en fait un atout inestimable pour un large éventail de besoins organisationnels.
Parmi les LLM open source les plus remarquables, citons Llama 2 de Meta AI et Vicuna, qui démontrent que les solutions open source peuvent rivaliser avec les modèles propriétaires, même ceux qui disposent de ressources plus importantes. Cependant, les LLM ne sont pas sans poser de problèmes. Des questions telles que les erreurs de sortie, les biais dans les données d’apprentissage et les vulnérabilités en matière de sécurité sont des problèmes réels qui doivent être résolus. Ces défis soulignent l’importance d’une recherche et d’un développement continus pour minimiser les impacts négatifs potentiels et promouvoir l’utilisation responsable des LLM.
IBM Watsonx prend en charge tous les LLM
IBM a reconnu l’importance du mouvement open source en soutenant des plateformes telles que Watsonx Studio. Cette plateforme prend en charge la publication et la gestion des modèles propriétaires et open source, reflétant ainsi une tendance plus large dans l’industrie vers le développement de l’IA open source. Cette évolution reconnaît la valeur de l’innovation communautaire.
La scène du LLM open source est dynamique et en constante évolution. En vous plongeant dans ce domaine, vous verrez que l’esprit de collaboration du développement open source n’est pas seulement une notion idéaliste, mais une approche pratique de la création de technologies d’IA plus efficaces, plus transparentes et plus inclusives. Que vous soyez un développeur, un chef d’entreprise ou un passionné d’IA, il est essentiel de comprendre les nuances entre les LLM propriétaires et les LLM open source pour exploiter les immenses possibilités offertes par ces outils.
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