IA Open-Source : 9 Modèles Puissants À Essayer

Fin 2022, ChatGPT a fait irruption dans le monde de l’intelligence artificielle (IA), changeant à jamais cette industrie. Et si ChatGPT a reçu une attention considérable, le monde de l’IA est vaste, diversifié et en rapide évolution. En particulier, les modèles d’IA open-source présentent une riche opportunité pour les développeurs curieux et les professionnels d’affaires avant-gardistes d’explorer.

Que tu cherches à intégrer l’IA dans tes projets, à améliorer tes flux de travail ou simplement à explorer un nouveau domaine en pleine expansion de la technologie, ces modèles offrent une gamme de fonctionnalités, de points forts et d’applications qui répondent à divers besoins. Les algorithmes qui alimentent la compréhension du langage et les moteurs créatifs qui pilotent les tâches génératives font des modèles d’IA open-source une partie du sommet de l’innovation pilotée par la communauté en IA.

Ci-dessous, nous explorons neuf des modèles d’IA open-source les plus puissants et passionnants disponibles actuellement. Notre objectif est que tu repartes non seulement avec des connaissances sur ces modèles, mais aussi avec des perspectives sur la manière dont ils peuvent s’intégrer à tes projets personnels, recherches ou stratégies d’entreprise.

Qu’est-ce qu’un modèle d’IA open-source ?

Avant d’aborder les modèles d’IA eux-mêmes, nous devons comprendre ce qui distingue l’IA open-source de ses homologues. Un modèle d’IA open-source est plus qu’un simple outil. C’est une philosophie— un effort collaboratif pour l’innovation et le partage des connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Le terme open-source désigne quelque chose qui peut être modifié et partagé car son design est accessible publiquement. Dans le contexte de l’IA, les modèles open-source sont développés de manière à permettre à quiconque d’accéder, d’utiliser, de modifier et de distribuer le code source. Cette ouverture favorise un environnement collaboratif où les développeurs, les chercheurs et les passionnés peuvent contribuer à des avancées collectives et en bénéficier.

Les modèles d’IA open-source jouent un rôle essentiel dans l’avancement du domaine de l’IA. Ils agissent comme des catalyseurs pour l’innovation, permettant à un plus large éventail d’individus et d’organisations de participer au développement de l’IA. En démocratisant l’accès à la technologie de pointe, les modèles d’IA open-source garantissent que les avantages des progrès de l’IA sont partagés plus largement, conduisant à un progrès technologique équitable et diversifié.

Quels Sont Les Avantages De L’utilisation De L’IA Open-Source ?

L’IA open-source intéresse un large éventail d’utilisateurs, des amateurs individuels aux grandes entreprises, en raison de quelques avantages clés.

Le Développement Est Transparent

L’IA open-source permet aux utilisateurs de voir précisément comment le modèle est construit et fonctionne. Cette transparence est cruciale à une époque où comprendre le « comment » et le « pourquoi » derrière le processus de prise de décision d’une IA est aussi important que les résultats qu’elle produit.

Avec l’accès à l’ensemble du code source, il est plus facile de s’assurer que les directives éthiques et les pratiques responsables de l’IA sont respectées. Cela est particulièrement important dans les applications où les décisions de l’IA ont des impacts significatifs, comme dans le domaine de la santé ou de la justice pénale.

Pour les entreprises et les utilisateurs finaux, la transparence crée de la confiance. Savoir que les processus d’un modèle IA sont ouverts à la révision et à la compréhension instille la confiance dans sa fiabilité et son équité.

Il Est Plus Facile D’Auditer

La capacité à auditer le code facilite l’identification des bugs, des biais ou des vulnérabilités de sécurité. C’est une étape essentielle dans la création de systèmes IA robustes et fiables.

Dans les secteurs où la conformité réglementaire est nécessaire, pouvoir auditer les modèles d’IA assure qu’ils répondent aux normes requises. Ceci est particulièrement pertinent alors que les gouvernements et les industries commencent à intégrer davantage d’IA dans leurs processus — et à mettre en place des réglementations à ce sujet.

L’audit permet également une évaluation continue et l’amélioration du modèle IA. Ce processus ne consiste pas seulement à trouver des défauts, mais aussi à faire évoluer le modèle pour s’adapter à de nouveaux défis et exigences.

Collaboration Communautaire

Enfin, les modèles d’IA open-source bénéficient des contributions d’une communauté mondiale. Cette diversité conduit à des solutions plus créatives et à une gamme plus large de fonctionnalités et de capacités.

Avec de nombreux esprits travaillant sur le même projet, les problèmes peuvent être identifiés et résolus rapidement. La nature collaborative signifie également que les développements et les améliorations sont réalisés à un rythme que les modèles propriétaires peinent à égaler.

Participer à des projets open-source permet aux individus d’apprendre de leurs pairs, de partager des connaissances et d’améliorer leurs compétences. Cet aspect de la collaboration communautaire est inestimable pour le développement personnel et professionnel dans le domaine de l’IA.

En tirant parti des avantages de la transparence et de la collaboration communautaire, les modèles d’IA open-source démocratisent la technologie IA et repoussent les limites de ce qui est possible dans ce domaine en rapide évolution.

Y A-T-Il Des Inconvénients À L’IA Open-Source ?

Bien que les modèles d’IA open-source offrent de nombreux avantages, il est important de reconnaître qu’ils ne sont pas sans défis.

Il Pourrait Y Avoir Des Biais

Les modèles d’IA open-source reposent souvent sur des données publiquement disponibles, qui peuvent être limitées en portée et en diversité. Cela peut entraîner des biais inhérents dans le modèle, car il peut ne pas représenter avec précision la population générale ou certaines démographies, bien que ce ne soit pas un problème unique à l’IA open-source. Tous les modèles d’IA peuvent être sujets à des biais basés sur leurs données d’entraînement, et certains censurent même activement leurs données d’entraînement, souvent avec de bonnes intentions, mais sans savoir quels biais cela finira par produire.

Il y a beaucoup à dire sur le sujet des biais dans l’IA qui ne peut pas être couvert en quelques paragraphes seulement. Pour l’instant, les utilisateurs doivent comprendre que l’identification et la correction des biais dans l’IA est un problème complexe pour lequel il n’existe pas encore de solution parfaite.

Il n’est actuellement pas aussi puissant que les modèles propriétaires

Les projets open-source fonctionnent souvent avec moins de ressources que leurs homologues propriétaires. Cela peut limiter l’étendue de la recherche et du développement, conduisant à des modèles qui peuvent être à la traîne en termes d’avancées technologiques. Les modèles open-source pourraient également ne pas toujours s’intégrer de manière transparente avec les systèmes existants, et le niveau de support technique disponible peut varier considérablement. Cela peut constituer un obstacle pour les entreprises ou les individus à la recherche de solutions IA fiables et prêtes à être déployées.

Les Meilleurs Modèles D’IA Open-Source

Explorer chacun de ces modèles d’IA open-source en détail offre un aperçu de leurs capacités et de leurs applications professionnelles potentielles. Chacun de ces modèles apporte quelque chose d’unique, offrant un aperçu de l’avenir de la technologie IA. Souviens-toi, certains proposent l’interaction comme un service, tandis que d’autres nécessitent un téléchargement. Voici un détail de chaque modèle.

Bionic GPT

Bionic GPT est un modèle de langage open-source avancé qui excelle dans la compréhension et la génération du langage naturel. Il est doué pour générer un texte cohérent et pertinent contextuellement, comprendre des modèles de langage complexes et fournir des traductions de langues précises.

Meilleures Utilisations : Idéal pour la création de contenu, les chatbots de service client et les services de traduction linguistique.

Applications professionnelles : Les entreprises peuvent utiliser Bionic GPT pour créer du contenu marketing captivant, développer des chatbots de support client efficaces ou construire des outils de traduction de langues.

Commencer: Bionic GPT est basé sur Python. Pour commencer, consulte leur Guide d’introduction et d’installation.

GPT-Neo

Développé par EleutherAI, GPT-Neo est une réponse directe à la nécessité de modèles de langage accessibles et à grande échelle. Il reproduit l’architecture du GPT-3 d’OpenAI. GPT-Neo est exceptionnel pour la génération de texte et l’accomplissement de tâches telles que la création de contenu, la résumé et la réponse aux questions.

Meilleures utilisations : Adapté à la génération automatisée de contenu, à l’analyse de données et aux outils éducatifs.

Applications professionnelles : GPT-Neo peut aider à rédiger des rapports, créer du contenu éducatif ou analyser de grands volumes de données textuelles dans des environnements de recherche et d’affaires.

Commencer: GPT-Neo est implémenté en Python. Pour commencer, suis les instructions pour la configuration et la formation fournies par EleutherAI sur GitHub.

Mistral IA

Mistral IA se concentre sur l’efficacité énergétique, visant à réduire l’impact environnemental des grands modèles d’IA sans compromettre les performances. Il est efficace pour traiter le langage, comprendre le contexte et générer du texte avec des ressources informatiques réduites.

Meilleures utilisations : Efficace pour les applications où l’efficacité énergétique est une priorité, comme les applications mobiles ou les serveurs à faibles ressources.

Applications professionnelles : Idéal pour les startups et les petites entreprises cherchant à implémenter des solutions IA sans investissements matériels importants.

Commencer: Mistral IA peut être implémenté en Python. Il existe plusieurs façons d’accéder à ses modèles de langage de grande taille–en savoir plus à leur sujet dans la documentation de la plateforme.

Hugging Face Falcon 180B

Un produit des efforts collaboratifs chez Hugging Face, Falcon 180B est un modèle de langage à grande échelle reconnu pour sa polyvalence. Il est compétent dans diverses tâches de TAL comme l’analyse de sentiments, la classification de texte et la traduction de langues.

Meilleures utilisations : Idéal pour créer des agents conversationnels intelligents, des outils d’analyse de texte et des systèmes de support multilingues.

Applications Professionnelles : Les entreprises peuvent utiliser Falcon 180B pour l’analyse du sentiment des clients, le support client automatisé et la recherche de marché mondiale.

Commencer: Le Falcon 180B de Hugging Face, comme beaucoup d’autres modèles de Hugging Face, est principalement basé en Python. Pour commencer avec le modèle, suis les étapes décrites ici.

LaMDA de Google

Bien que non entièrement open-source, LaMDA (Modèle de Langage pour les Applications de Dialogue) de Google a réalisé des avancées dans l’IA conversationnelle avec certains composants accessibles. Il se spécialise dans la génération de dialogues naturels et fluides et maintient le contexte sur des conversations prolongées.

Meilleures utilisations : Idéal pour créer des chatbots sophistiqués et des assistants virtuels.

Applications Professionnelles : Les entreprises peuvent déployer LaMDA pour des bots de service client avancés, des assistants virtuels interactifs et des outils éducatifs captivants.

Commencer: LaMDA est un peu différent des autres outils de cette liste car il n’est pas entièrement open-source, et il n’est pas encore totalement disponible au public. Tu peux expérimenter avec LaMDA dans le AI Test Kitchen de Google pour l’instant. Tu peux également enregistrer ton intérêt pour les opportunités de recherche de Google afin de tester les futures itérations de LaMDA et d’autres modèles et outils d’IA.

Grand Modèle Linguistique Multilingue en Libre Accès et Open-Science (BLOOM)

BLOOM se distingue par ses capacités multilingues, comprenant et générant du texte dans de nombreuses langues. Il est compétent en communication interlinguistique, en traduction et en création de contenu mondial.

Meilleures utilisations : Idéal pour créer des outils nécessitant un support multilingue ou une portée mondiale.

Applications professionnelles : Précieuses pour les entreprises ciblant les marchés internationaux, offrant un support client en plusieurs langues, ou menant des recherches mondiales.

Commencer : BLOOM est principalement basé sur Python. Il peut être utilisé et déployé en utilisant l’écosystème de Hugging Face, ce qui nécessite l’installation de transformers et accelerate. En savoir plus et suivre les étapes pour commencer ici.

PaLM 2 par Google

Similaire à LaMDA, PaLM 2 de Google est un modèle à grande échelle reconnu pour sa compréhension avancée du langage et ses capacités de résolution de problèmes. Il est efficace pour des tâches linguistiques complexes, y compris la synthèse, la traduction et la résolution de problèmes.

Meilleures utilisations : Adapté pour la recherche avancée, l’analyse complexe de données et les tâches de traitement de langage sophistiquées.

Applications professionnelles : Les chercheurs et les entreprises peuvent utiliser PaLM 2 pour des analyses de données approfondies, créer des modèles complexes et développer des solutions innovantes pilotées par l’IA.

Commencer: La famille de modèles PaLM comprend des variations pour différents cas d’utilisation des développeurs, comme la génération de texte et de chat et même les plongements de texte. Il peut être implémenté dans différentes langues de programmation selon vos besoins. Pour commencer, rendez-vous sur la documentation de Google.

Dolly

Dolly, développé par Databricks, se concentre sur l’analyse de données et l’apprentissage automatique, gérant de grands ensembles de données efficacement. Il est excellent pour le traitement de données, l’analyse et l’apprentissage automatique à grande échelle.

Meilleures Utilisations : Idéal pour l’analyse de grandes données, la modélisation prédictive et la prise de décision basée sur les données.

Applications professionnelles : Utiles pour les entreprises dans des secteurs à forte intensité de données comme la finance, la santé et le commerce électronique pour l’analyse et les prévisions.

Commencer: Dolly est hébergée sur Hugging Face, où tu peux télécharger plusieurs versions et trouver des instructions pour commencer à utiliser le modèle.

Cerebras-GPT

Cerebras-GPT associe un logiciel puissant à un matériel spécialisé, conçu pour améliorer la performance des modèles génératifs. Il se spécialise dans une efficacité computationnelle élevée, gérant rapidement et efficacement les tâches complexes de l’IA.

Meilleures utilisations : Idéal pour les applications nécessitant une puissance de calcul intensive, comme l’analyse de données en temps réel et les simulations complexes.

Applications Professionnelles : Utile pour les institutions de recherche et les grandes entreprises qui gèrent des tâches de calcul haute performance et le traitement de données en temps réel.

Commencer : Cerebras-GPT est hébergé sur Hugging Face, où tu trouveras de nombreuses versions différentes du modèle. Chaque version dispose d’instructions de démarrage rapide, ainsi que des détails sur son utilisation prévue et ce qui est hors de portée.

FAQ sur l’IA Open-Source

ChatGPT Est-il Open-Source ?

Non, ChatGPT n’est pas open-source. ChatGPT, développé par OpenAI, est basé sur l’architecture GPT (Generative Pretrained Transformer). Bien que le modèle lui-même ne soit pas open-source, OpenAI a publié des versions plus petites de leurs modèles et certaines API qui permettent aux développeurs d’interagir avec ChatGPT. Le code source et l’architecture complète du modèle de ChatGPT sont propriétaires.

GPT Est-Il Open-Source ?

La série GPT (comme GPT-3) développée par OpenAI n’est pas open-source. OpenAI n’a pas publié le code source complet ni les ensembles de données d’entraînement de ces modèles. Cependant, ils fournissent un accès API aux développeurs pour intégrer les capacités de GPT dans des applications et des services. Il existe des alternatives open-source inspirées par GPT, telles que GPT-Neo d’EleutherAI, qui visent à offrir des fonctionnalités similaires dans un format open-source.

L’IA de Google est-elle gratuite ?

Certains outils et API d’IA de Google sont disponibles gratuitement ou possèdent un niveau gratuit, mais toutes les technologies d’IA de Google ne sont pas open-source ou librement accessibles. Google propose plusieurs produits d’IA et d’apprentissage automatique, comme TensorFlow, qui sont open-source. Cependant, des modèles plus avancés et spécialisés comme LaMDA et PaLM 2 ne sont pas entièrement open-source, et l’accès à ceux-ci peut être restreint ou soumis aux propres conditions d’utilisation de Google.