Naviguer dans la révolution des modèles de langage
Cet article analyse en détail les principaux modèles de langage (LLM) du marché, en examinant leurs capacités, leurs applications et leurs performances. Il met également en lumière les principaux facteurs à prendre en compte pour choisir le modèle le plus adapté à vos besoins, notamment les performances, les coûts, la vitesse, les fonctionnalités spécifiques et les considérations de confidentialité. L’article fournit également des conseils pour construire des applications robustes basées sur les LLM, en abordant des aspects tels que les connecteurs de données, le prétraitement, les modèles d’intégration et la gestion des prompts.
Points clés
- Les modèles de langage ont évolué des modèles NLP traditionnels vers des outils polyvalents capables de gérer une large gamme d’applications
- Les principaux fournisseurs de LLM incluent OpenAI, Google, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI et Databricks
- Les benchmarks comme MMLU, Chatbot Arena et HumanEval permettent d’évaluer les performances des LLM, mais ont des limites et doivent être utilisés avec précaution
- Outre les performances, d’autres facteurs clés à considérer sont les coûts, la vitesse, les fonctionnalités de confidentialité et les capacités spécialisées
- L’intégration des LLM dans des applications robustes nécessite des composants tels que des connecteurs de données, le prétraitement, les modèles d’intégration et la gestion des prompts
- Les options de déploiement incluent l’hébergement en local, le déploiement sans serveur et l’utilisation de fournisseurs d’inférence, chacun avec ses avantages et inconvénients
À retenir
Choisir le bon modèle de langage pour vos solutions IA est un exercice complexe qui nécessite de prendre en compte de nombreux facteurs. Bien que les benchmarks soient utiles, ils ne sont pas le seul critère à considérer. Il est essentiel d’expérimenter avec différents modèles, d’évaluer les compromis et d’adopter une approche flexible pour optimiser à la fois les coûts et les performances de vos applications basées sur les LLM. En tirant parti des bons outils et techniques, vous pourrez tirer le meilleur parti de cette technologie en pleine évolution.
Sources
