LLM fermés et LLM opensource
Il n’y a pas si longtemps, les IA fermées surpassaient les IA open source et de loin. Mais aujourd’hui, l’écart s’est comblé. L’open source est tout aussi bon, voire meilleur.
Explications👇
LLaMa 3.1 de Meta vient tout juste d’être lancé et c’est un nouveau bond technologique.
Voici ce qui distingue LLaMa 3.1 :
👉 Personnalisation pour Tous
Avec LLaMa 3.1, la personnalisation est mise en avant.
Les entreprises peuvent désormais créer et entraîner des modèles adaptés à leurs besoins spécifiques.
Cela signifie des solutions et des innovations plus ciblées.
👉 Élimination de l’écart de performance
L’écart de performance entre les modèles fermés et open source a disparu.
LLaMa 3.1 offre des performances de premier ordre, ce qui en fait une option viable pour tous.
👉 Large prolifération des modèles
À mesure que l’open source devient plus accessible, nous verrons une large prolifération de modèles.
Cela stimulera l’innovation et offrira plus d’options pour les entreprises et les développeurs.
La vision de Meta est claire : donner à chacun les outils pour créer ses propres modèles.
Cette sortie est une étape importante vers cet objectif.
LLaMa 3.1 n’est pas seulement une mise à jour, c’est une révolution dans le domaine de l’IA.
Je rappelle les différences entre LLM fermé et LLM open source :
LLM open source
Le code source et l'architecture sont accessibles publiquement.
Les données d'entraînement et d'utilisation peuvent rester privées et sécurisées. Peuvent être utilisés, modifiés et distribués gratuitement.
Les LLM open source encouragent l'innovation en permettant à tous d'explorer et modifier le modèle.
LLM fermés ou privés
Le code source et les détails d'entraînement ne sont pas divulgués publiquement. Sont généralement payants et accessibles via des API.
Le fonctionnement interne reste opaque pour les utilisateurs.
Les modèles fermés sont souvent plus performants car bénéficient de plus de ressources pour leur développement.