Les modèles de traitement du langage naturel (NLP) sont des composants clés des applications modernes d’intelligence artificielle. Cet article compare les performances, les caractéristiques et les impacts environnementaux de différents modèles NLP, notamment LLaMA, ChatGPT, Mistral et les modèles basés sur le cloud.
Glossaire technique
Dans l’ensemble de l’article, nous utiliserons les mots suivants :
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- MATH : Il s’agit d’un ensemble de données utilisés pour évaluer les compétences mathématiques du modèle. Le score sur ce benchmark donne une indication de la performance générale du modèle en mathématiques.
- GSM8K (8-shot) : GSM8K est un ensemble de données utilisé pour évaluer les capacités de résolution de problèmes mathématiques des modèles de langage. Le “8-shot” indique que le modèle reçoit 8 exemples de problèmes résolus avant de devoir résoudre les problèmes de test. C’est une forme de “few-shot learning”, où le modèle est donné quelques exemples pour apprendre avant de passer au test réel.
- Odyssey Math maj@16 :Se référe à un benchmark spécifique ou un ensemble de problèmes mathématiques appelé “Odyssey Math”, avec une mise à jour identifiée par “maj@16” (Signifie qu’il s’agit de la 16ème version ou mise à jour de cet ensemble de problèmes).
- GRE Math maj@16 : Fait référence à une évaluation mathématique basée sur la section mathématique de l’examen GRE (Graduate Record Examination), un test standardisé couramment utilisé pour les admissions en école supérieure aux États-Unis. “maj@16” signifie la 16ème mise à jour de cet ensemble de problèmes.
- AMC 2023 maj@16 : Fait référence à l’American Mathematics Competitions (AMC) de 2023, qui est une série d’examens mathématiques pour les étudiants aux États-Unis. “maj@16” signifie la 16ème mise à jour de cet ensemble de problèmes.
- AIME 2024 maj@16 : Fait référence à l’American Invitational Mathematics Examination (AIME) de 2024, un concours mathématique avancé pour les étudiants américains. “maj@16” indique la 16ème mise à jour de cet ensemble de problème
LLaMA (Large Language Model Meta AI)
META
LLaMA, développé par Meta AI, propose une série de modèles avec des versions variées adaptées à différentes tâches NLP.
Versions Comparées
| Version | Nombre de Paramètres | Capacités et Caractéristiques |
|---|---|---|
| LLaMA V2 | Variable | Bon rapport performance/coût |
| LLaMA V3 | Variable | Amélioration de la gestion des contextes et dialogues |
| LLaMA 7B | 7 milliards | Compromis entre performance et coût |
| LLaMA 3.1 8B | 8 milliards | Équilibre entre performance et coût |
| LLaMA 3.1 70B | 70 milliards | Haute précision, gestion améliorée des contextes |
| LLaMA 3.1 405B | 405 milliards | Performance de pointe, gestion exceptionnelle des contextes |
Performances sur Benchmarks
| Modèle | MATH | GSM8K (8-shot) | Odyssey Math maj@16 | GRE Math maj@16 | AMC 2023 maj@16 | AIME 2024 maj@16 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LLaMA V2 | Moyenne | Bonne | Moins performant | Compétitive | Moyenne | Faible |
| LLaMA V3 | Amélioré | Élevée | Meilleure | Améliorée | Meilleure | Améliorée |
| LLaMA 7B | Bonnes | Compétitives | Adéquate | Bonnes | Compétitive | Bonne |
| LLaMA 3.1 8B | Très bonne | Excellente | Bonne | Haute précision | Très bonne | Excellente |
| LLaMA 3.1 70B | Excellentes | Très haute | Excellente | Très haute | Très élevée | Meilleure |
| LLaMA 3.1 405B | De pointe | Exceptionnelle | Meilleure | Optimale | Exceptionnelle | Très haute |
Points Forts et Points Faibles
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- LLaMA V2 : Efficacité énergétique et réduction des biais, mais moins performant pour des tâches complexes.
- LLaMA V3 : Meilleure gestion des contextes et dialogues, nécessite plus de ressources.
- LLaMA 7B : Bon équilibre entre performance et coût.
- LLaMA 3.1 8B : Bon rapport coût/performance pour des tâches générales.
- LLaMA 3.1 70B : Haute précision pour des tâches complexes.
- LLaMA 3.1 405B : Performance de pointe, mais exigeant en ressources.
Impact Environnemental
Les modèles plus grands comme LLaMA 3.1 70B et 405B ont des impacts environnementaux élevés en raison de la consommation énergétique importante nécessaire pour leur entraînement.
| Modèle | Temps d’Entraînement (heures GPU) | Consommation d’Énergie (W) | Émissions de GES (tonnes CO2eq) |
|---|---|---|---|
| LLaMA 3.1 8B | 1.46M | 700 | 420 |
| LLaMA 3.1 70B | 7.0M | 700 | 2040 |
| LLaMA 3.1 405B | 30.84M | 700 | 8930 |
| Total | 39.3M | 700 | 11390 |
ChatGPT 3.5
OpenAI
Développé par OpenAI, ChatGPT v3.5 améliore la génération de texte et la compréhension des contextes par rapport à GPT-3.
Performances sur Benchmarks
| Benchmark | Performance |
|---|---|
| MATH | Bonnes performances |
| GSM8K (8-shot) | Bonne compréhension |
| Odyssey Math maj@16 | Performances compétitives |
| GRE Math maj@16 | Bonnes performances |
| AMC 2023 maj@16 | Moyenne |
| AIME 2024 maj@16 | Moyenne |
Points Forts et Points Faibles
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- Points forts : Excellente génération de texte et gestion des contextes longs.
- Points faibles : Moins performant dans les tâches mathématiques complexes.
Mistral AI
Mistral AI propose des modèles open-source offrant un bon rapport coût/performance.
Modèles Phare
| Modèle | Nombre de Paramètres | Description |
|---|---|---|
| Mistral 7B | 7 milliards | Bon compromis entre performance et coût |
| Mistral 12B | 12 milliards | Performance améliorée pour des tâches complexes |
Performances sur Benchmarks
| Benchmark | Performance de Mistral AI |
|---|---|
| MATH | Compétitive |
| GSM8K (8-shot) | Compétitive |
| Odyssey Math maj@16 | Moyenne |
| GRE Math maj@16 | Bonne |
| AMC 2023 maj@16 | Moyenne |
| AIME 2024 maj@16 | Faible |
Points Forts et Points Faibles
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- Points forts : Bon rapport coût/performance, modèles open-source.
- Points faibles : Moins performant pour les tâches mathématiques complexes.
Modèles basés sur le Cloud
Les modèles basés sur le cloud offrent une flexibilité et une scalabilité exceptionnelles.
Performances sur Benchmarks
| Benchmark | Performance des Modèles Cloud |
|---|---|
| MATH | Haute |
| GSM8K (8-shot) | Bonne |
| Odyssey Math maj@16 | Compétitive |
| GRE Math maj@16 | Élevée |
| AMC 2023 maj@16 | Solide |
| AIME 2024 maj@16 | Haute |
Points Forts et Points Faibles
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- Points forts : Scalabilité élevée, accès aux dernières versions.
- Points faibles : Coût potentiel élevé, dépendance au cloud.
Conclusion
Le choix du modèle de traitement du langage naturel dépend des besoins spécifiques en termes de performance, de coût et de ressources disponibles. Voici un récapitulatif :
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- LLaMA V2 : Efficacité énergétique, moins performant pour les tâches complexes.
- LLaMA V3 : Améliorations pour les tâches complexes.
- LLaMA 7B : Bon équilibre performance/coût.
- LLaMA 3.1 8B : Bon pour les tâches générales.
- LLaMA 3.1 70B : Haute précision pour tâches complexes.
- LLaMA 3.1 405B : Performance de pointe, ressources élevées.
- ChatGPT v3.5 : Excellente génération de texte, moins bon pour les mathématiques complexes.
- Mistral : Bon rapport coût/performance, open-source.
- Modèles Cloud : Flexibilité et scalabilité, coût variable.
Chaque modèle a ses avantages et inconvénients, et le choix dépendra des exigences spécifiques de l’application envisagée.
