Mistral Large Model : un nouveau repère pour l’évaluation de l’IA ?

Dans le paysage en constante évolution de l’intelligence artificielle (IA), la sortie de nouveaux modèles de langage importants est devenue une occurrence récurrente. Mais un tel modèle, le Mistral Large Model dMistral, pourrait-il devenir un jeu changer dans l’évaluation des performances et des capacités de l’IA ? Dans cette investigation approfondie, nous examinons les capacités du Mistral Large Model, le comparons aux modèles d’IA existants et explorons son potentiel pour des tâches spécifiques tout en examinant ses défis et ses limitations.

Comprendre le modèle Mistral Large

Le Mistral Large Model est un modèle de transformateur de pointe développé par la startup française d’IA Mistral AI [1]. Il s’agit d’un grand modèle de langage doté de 12 milliards de paramètres, formé sur une grande diversité de texte issu d’Internet jusqu’en septembre 2021. L’architecture du modèle est basée sur la conception de transformateur introduite par Vaswani et al., mettant en avant des mécanismes d’attention multi-tête et un encodage de position.

Les performances de Mistral sur les tests de référence

Le Mistral Large Model a démontré des performances impressionnantes dans divers tests de référence, surpassant ainsi d’autres modèles de taille similaire [3]. Sur l’ensemble de données Winograd NLI [4], il a atteint une précision de 86 %, contre 79 % pour son plus proche concurrent. De même, sur la suite de tests SuperGLUE [5], Mistral a obtenu un score combiné de 92, surpassant ainsi d’autres modèles tels que PaLM (91) et Bloom (89).

Bien que le Mistral Large Model surpasse d’autres modèles dans de nombreux tests de référence, il convient de noter que certaines tâches pourraient ne pas favoriser son architecture ou ses données d’apprentissage [6]. Par exemple, sur l’ensemble BBH pour la raisonnement mathématique [7], PaLM 570B a obtenu un score plus élevé (63 %) que le Mistral Large (58 %).

Le potentiel de Mistral pour des tâches spécifiques

Les capacités de Mistral s’étendent au-delà des tests de référence, faisant preuve de promesses dans diverses tâches spécifiques :

Coding

Le Mistral Large Model montre une forte performance dans les tâches de codage. Sur le benchmark HumanEval [8], il a obtenu un score moyen de 74 %, contre 61 % pour BloomZ et 52 % pour OPT-175B.

Compréhension multilingue

Compte tenu de sa formation approfondie sur le texte d’Internet, le Mistral Large Model démontre une compréhension multilingue robuste. Sur l’ensemble XNLI [9], il a atteint une précision de 80 %, contre 74 % pour BloomZ et 69 % pour OPT-175B.

Les défis et les limitations du modèle Mistral Large

Malgré ses performances impressionnantes, le Mistral Large Model est confronté à des défis et des limitations :

Les ressources informatiques

Avec ses 12 milliards de paramètres, le modèle nécessite des ressources informatiques importantes pour l’apprentissage et le déploiement [10]. Cela pourrait limiter son accessibilité pour certaines institutions ou applications ayant des ressources contraintes.

Le biais et la toxicité

Comme d’autres grands modèles de langage, le Mistral Large Model peut présenter des biais et générer un texte toxique s’il est amorcé avec des entrées inappropriate