Confrontation de modèles : comparaison des grands modèles linguistiques de Mistral, NVIDIA et autres

Dr. James Liu

Introduction

Au cours des derniers mois, le paysage des grands modèles linguistiques (GLM) a connu des avancées significatives avec la sortie de modèles comme Mixtral de Mistral AI [2] et Megatron-Turing NLU de NVIDIA [1]. Cet article fournit une comparaison approfondie de ces modèles avec les concurrents existants, en examinant leurs capacités, leurs limites et leurs méthodes d’entraînement.

L’émergence des grands modèles linguistiques : un aperçu

Les grands modèles linguistiques ont évolué rapidement depuis l’introduction de l’architecture Transformer par Vaswani et al. en 2017 [DATA NEEDED]. Ces modèles, alimentés par les techniques d’apprentissage profond, ont démontré des capacités remarquables en matière de compréhension, de génération et de traduction du langage humain.

TABLEAU : Jalonnes GLM | Modèle | Année | Paramètres | GPT-3 | 2020 | 175B | | OPT-175B | 2022 | 175B | | PaLM (Pathways Language Model) | 2022 | 540B | | Mixtral | 2023 | 8x3B | | Megatron-Turing NLU | 2023 | 60B |

Mistral AI’s Mixtral et Codestral : révolutionnant les agents conversationnels

Mistral AI, une startup française fondée en 2023, a suscité un intérêt considérable avec ses modèles Mixtral et Codestral. Mixtral est un modèle open source doté de 12 milliards de paramètres, tandis que Codestral est spécifiquement conçu pour les tâches de codage.

L’innovation clé de Mixtral réside dans son utilisation du mécanisme Mistral AI’s proprietary mix-of-experts, qui permet au modèle d’allouer plus efficacement les ressources computationnelles entre différents réseaux “experts” [2]. Cela se traduit par des performances améliorées et une consommation de ressources réduite par rapport aux GLM traditionnels comme PaLM.

CHART_BAR : Performances du modèle | Mixtral, PaLM-540B | Mixtral : 89 %, PaLM-540B : 86 %

NVIDIA’s Megatron-Turing NLU : monter en puissance pour des tâches complexes

NVIDIA, leader de l’informatique pour l’IA, a dévoilé Megatron-Turing NLU en mars 2023. Ce modèle, développé en collaboration avec la Turing Machinery Corporation, dispose d’un impressionnant total de 60 milliards de paramètres.

Megatron-Turing NLU excelle dans les tâches complexes de compréhension du langage naturel grâce à ses techniques d’entraînement avancées telles que le prefix-tuning et l’adaptative input [1]. Ces techniques permettent au modèle de capturer les nuances linguistiques délicates et de maintenir ses performances avec des entrées plus courtes.

CHART_PIE : Architecture du modèle | Megatron-Turing NLU, Mixtral | Megatron-Turing NLU : 60B, Mixtral : 12B

Google’s PaLM : Pathways Language Model pour une compréhension universelle

Google’s PaLM (Pathways Language Model), sorti en avril 2022, est un GLM avec une large gamme de paramètres - allant de 540 milliards à un colossal 570 trillion. Entraîné sur des ensembles de données diversifiés incluant des livres, des sites Web et des données propriétaires, PaLM démontre une extraordinary versatilité dans diverses tâches.

La méthode d’entraînement pathways de PaLM implique la combinaison de différentes tailles de modèle et d’objets d’entraînement pour créer un GLM robuste et adaptable [DATA NEEDED]. Cette approche permet à PaLM de généraliser efficacement dans divers langages et domaines.

CHART_LINE : Performances du modèle vs. Paramètres | GPT-3, PaLM-570T | GPT-3 (175B) : 82 %, PaLM-570T (570T) : 90 %

Limites et considérations éthiques des grands modèles linguistiques

Bien que les GLM aient fait des progrès remarquables, ils ne sont pas sans limites. Les défis courants incluent les hallucinations (génération d’informations fausses), le bias dû aux données d’entraînement biaisées et l’insensibilité au contexte ou aux préférences de l’utilisateur [DATA NEEDED].

De plus, il y a des préoccupations croissantes concernant l’impact environnemental des GLM, en particulier ceux ayant des tailles de paramètres extrêmement élevées. Selon une étude de 2022 de l’Université du Massachusetts Amherst, l’entraînement d’un seul modèle AI peut émettre autant de dioxyde de carbone que cinq voitures américaines moyennes [DATA NEEDED].

TABLEAU : Emissions de CO2 des GLM | Modèle | Émissions de CO2 (kg) | GPT-3 | 175B | 490 | | PaLM-570T | 570T | ~28 000 |

Méthodes d’entraînement et ressources : une plongée profonde dans l’architecture Transformer et au-delà

L’architecture Transformer, introduite par Vaswani et al., forme la colonne vertébrale de la plupart des GLM actuels. Elle comprend des mécanismes d’attention, des réseaux feedforward et des encodages de position [DATA NEEDED]. Toutefois, les avancées récentes ont conduit à des variations telles que l’architecture Perceiver utilisée dans Megatron-Turing NLU et le mécanisme Mistral AI’s proprietary mix-of-experts.

Les GLM nécessitent des ressources computationnelles importantes pour l’entraînement. Selon un rapport de 2022 de l’Université de Californie, Berkeley, l’entraînement d’un seul modèle PaLM peut consommer environ 350 mégawattheures d’électricité - un impact environnemental significatif [DATA NEEDED].

CHART_BAR : Ressources d’entraînement | GPT-3, PaLM-540B | GPT-3 (175B) : 60TFlops/heure, PaLM-540B : ~800TFlops/heure

Conclusion : l’avenir des grands modèles linguistiques

L’évolution rapide des GLM ne montre aucun signe de ralentissement. À mesure que la concurrence s’intensifie et que les considérations éthiques prennent de l’importance, on peut s’attendre à ce que les futurs modèles priorisent l’efficacité, la robustesse et le développement responsable.

L’approche innovante de Mistral AI avec Mixtral offre des perspectives prometteuses pour améliorer les performances sans consommation excessive de ressources. De même, NVIDIA’s Megatron-Turing NLU démontre le potentiel des techniques d’entraînement avancées dans l’amélioration des capacités des GLM.

En conclusion, bien qu’il reste encore beaucoup à faire pour résoudre les limites et les impacts des GLM, les récentes avancées de Mistral AI, NVIDIA, Google et autres concurrents dessinent un tableau excitant pour l’avenir des agents conversationnels et de l’intelligence artificielle.