Un guide complet sur les avancées à venir dans le domaine des LLM
Le domaine des modèles de langage de grande taille (LLM) connaît une progression rapide, avec de nouvelles publications ou sorties presque quotidiennes. Cet article propose un guide détaillé sur les tendances émergentes dans ce secteur, couvrant les LLM multimodaux, open-source, spécifiques à un domaine, les agents LLM et les LLM de plus petite taille ou non basés sur les transformers.
Points clés
- Les LLM multimodaux combinent le traitement du texte avec des composants multimodaux comme l’audio, les images et les vidéos (exemples : OpenAI Sora, Gemini, LLaVA)
- Les LLM open-source fournissent les poids du modèle, et éventuellement les points de contrôle et les données d’entraînement, favorisant ainsi l’équité et la transparence (exemples : LLM360, LLaMA, OLMo, Llama-3)
- Les LLM spécifiques à un domaine sont conçus pour exceller dans des domaines particuliers comme la génération de code ou la biologie (exemples : BioGPT, StarCoder, MathVista)
- Les agents LLM combinent les LLM avec des modules comme la planification et la mémoire pour exécuter des tâches complexes (exemples : ChemCrow, ToolLLM, OS-Copilot)
- Les LLM de plus petite taille, y compris les LLM quantifiés, sont idéaux pour le déploiement sur des appareils aux ressources limitées (exemples : BitNet, Gemma 1B, Lit-LLaMA)
- Les LLM non basés sur les transformers proposent des solutions aux problèmes des transformers, en intégrant par exemple des RNN (exemples : Mamba, RMKV)
À retenir
Cette analyse détaillée des tendances émergentes dans le domaine des LLM est une mine d’or pour rester à la pointe de l’innovation. Que ce soit les LLM multimodaux, open-source, spécialisés, les agents LLM ou les modèles de plus petite taille, ce guide offre un aperçu inestimable des avancées à venir dans ce secteur en pleine effervescence. Il ne reste plus qu’à mettre en pratique ces connaissances pour être prêt à relever les défis de demain !
Sources
