Les 25 meilleurs modèles de langage d'IA à code source ouvert de 2024
Introduction aux modèles de langage d'IA à code source ouvert
Le paysage des modèles de langage d'IA à code source ouvert s'est considérablement élargi en 2024, offrant aux chercheurs, aux développeurs et aux entreprises un accès à des modèles de pointe sans avoir besoin de licences propriétaires. Cet article explore plus de 20 des meilleurs modèles de langage d'IA à code source ouvert, leurs principales fonctionnalités, leurs performances, leurs meilleurs cas d'utilisation, leur nombre de paramètres et leur longueur de contexte.
Pourquoi les modèles de langage d'IA à code source ouvert sont meilleurs
Les modèles de langage d'IA à code source ouvert offrent plusieurs avantages convaincants par rapport à leurs homologues propriétaires, ce qui en fait un choix de plus en plus attrayant pour un large éventail d'applications. Voici quelques raisons clés pour lesquelles les modèles de langage d'IA à code source ouvert sont meilleurs :
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Rentabilité : Les modèles de langage d'IA à code source ouvert sont disponibles gratuitement, ce qui élimine la nécessité de payer des frais de licence coûteux associés aux modèles propriétaires. Cela les rend plus accessibles aux chercheurs, aux start-ups et aux organisations ayant des budgets limités.
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Transparence : La nature ouverte de ces modèles permet une plus grande transparence sur leur architecture, leurs données de formation et leur fonctionnement interne. Cette transparence favorise la confiance, permet l'audit et facilite la reproductibilité des résultats.
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Personnalisation et flexibilité : Les modèles de langage d'IA à code source ouvert offrent la liberté de modifier, d'adapter et de peaufiner les modèles pour répondre aux cas d'utilisation spécifiques et aux exigences du domaine. Cette flexibilité est essentielle pour les organisations qui souhaitent créer des solutions d'IA sur mesure.
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Innovation axée sur la communauté : Les modèles de langage d'IA à code source ouvert bénéficient de l'intelligence collective et des contributions d'une communauté mondiale de chercheurs et de développeurs. Cette approche collaborative accélère l'innovation, entraînant des améliorations rapides et des applications diverses.
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Atténuation du verrouillage par le fournisseur : En optant pour les modèles de langage d'IA à code source ouvert, les organisations peuvent éviter de rester bloquées dans l'écosystème d'un seul fournisseur. Cette indépendance permet un plus grand contrôle sur les données, l'infrastructure et la possibilité de passer d'un modèle à un autre selon les besoins.
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Réponse aux préoccupations éthiques : La transparence et la responsabilité offertes par les modèles de langage d'IA à code source ouvert contribuent à répondre aux préoccupations éthiques liées à l'IA, telles que les biais, l'équité et l'utilisation responsable. La possibilité d'inspecter et de modifier ces modèles permet aux chercheurs d'identifier et d'atténuer les problèmes potentiels.
Bien que les modèles de langage d'IA propriétaires aient toujours leur place, notamment dans les scénarios nécessitant un support de qualité entreprise et une intégration transparente, les avantages des modèles de langage d'IA à code source ouvert sont convaincants. À mesure que l'écosystème des modèles de langage d'IA à code source ouvert continue à mûrir, nous pouvons nous attendre à voir des modèles encore plus puissants et polyvalents qui rivalisent, voire dépassent, leurs homologues propriétaires.
Les 25 meilleurs modèles de langage d'IA à code source ouvert
1. Mistral
Mistral 7B est un modèle de langage d'IA à code source ouvert développé par Mistral AI, présentant des performances prometteuses et prenant en charge des contextes longs.
Les principales caractéristiques de Mistral 7B comprennent :
- De bonnes performances en matière de modélisation du langage et pour les tâches dérivées
- Un contexte long de 4096 à 16K jetons grâce à l'attention de fenêtre coulissante
- Mis à disposition sous la licence Apache 2.0
Le contexte long de Mistral 7B le rend adapté aux tâches impliquant du texte étendu, comme la résumé de documents, la réponse à des questions de longue forme et la génération tenant compte du contexte. Son attention par fenêtre coulissante permet un traitement efficace de séquences d'entrée très longues.
Pour en savoir plus sur les modèles Mistral :
2. OpenHermes
OpenHermes est une série de modèles de langage d'IA à code source ouvert développés par Nous Research, avec des tailles allant de 2,5 milliards à 13 milliards de paramètres.
Les principales caractéristiques des modèles OpenHermes comprennent :
- De bonnes performances en matière de modélisation du langage et pour les tâches dérivées
- Un entraînement et une inférence efficaces grâce au langage et au compilateur Triton
- Mis à disposition sous la licence Apache 2.0
Les modèles OpenHermes sont polyvalents et peuvent être utilisés pour une variété de tâches de compréhension et de génération de langage. Leur entraînement et leur inférence efficaces les rendent adaptés aux environnements contraints en ressources ou aux applications ayant des exigences strictes en termes de latence.
3. LLaMA 2
La famille de modèles LLaMA 2 de Meta, sortie en juin 2023, vise à démocratiser l'accès à des modèles de langage puissants, avec des tailles allant de 7 milliards à 70 milliards de paramètres.
Les principales caractéristiques des modèles LLaMA 2 comprennent :
- De bonnes performances en matière de modélisation du langage et pour les tâches de traitement automatique du langage naturel dérivées
- Un contexte long de 4096 jetons, permettant une meilleure compréhension du texte étendu
- Une flexibilité de déploiement avec une gamme de tailles de modèle
- Mis à disposition sous une licence personnalisée, autorisant une utilisation gratuite pour des entités de moins de 700 millions d'utilisateurs, avec certaines restrictions
Les modèles LLaMA 2 ont trouvé des applications dans la génération de contenu, la résumé, les systèmes de dialogue et la réponse à des questions. Leurs excellentes performances et leur nature à code source ouvert en ont fait un choix populaire pour les chercheurs et les développeurs.
4. Bloom
Bloom, développé par BigScience, est un modèle de langage multilingue à accès ouvert de 176 milliards de paramètres qui a connu une adoption significative depuis sa sortie en 2022.
Les principales caractéristiques de Bloom comprennent :
- De bonnes performances sur une gamme de tâches et de benchmarks en traitement automatique du langage naturel, en particulier dans des contextes multilingues
- Multilinguisme, prenant en charge la génération de texte dans 46 langues et 13 langages de programmation
- Mis à disposition sous la licence OpenRAIL-M v1, permettant une utilisation et une modification flexibles Le multilinguisme et les performances solides de Bloom en font un choix attrayant pour les applications desservant des publics linguistiques diversifiés. Il convient bien aux tâches telles que la traduction, la génération de contenu multilingue et la compréhension interlingue.
5. OPT
OPT (Open Pre-trained Transformer) est une série de LLM en open source allant de 125M à 175B de paramètres, développée par Meta AI.
Les principales caractéristiques des modèles OPT incluent :
- Des performances solides en zero-shot sur différents jeux de données NLP
- Une formation sur un grand corpus de données textuelles non étiquetées
- Une flexibilité de déploiement avec une gamme de tailles de modèles
- Publié sous la licence Apache 2.0
Les capacités solides en zero-shot d'OPT le rendent adapté aux applications pour lesquelles l'accordage fin n'est pas possible. La gamme de tailles de modèle permet un déploiement flexible selon le budget de calcul et les exigences de latence.
6. GPT-NeoX-20B
GPT-NeoX-20B est un modèle de langage autonome en open source avec 20 milliards de paramètres, développé par EleutherAI.
Les principales caractéristiques de GPT-NeoX-20B incluent :
- Des performances compétitives sur les jeux de données de modélisation de la langue
- Des capacités de formation en few-shot prometteuses
- Publié sous la licence Apache 2.0
GPT-NeoX-20B convient bien aux tâches de génération telles que l'écriture d'histoires, la génération d'articles et l'écriture créative. Ses capacités solides de modélisation de la langue en font un bon choix pour les applications nécessitant une génération de texte cohérente.
7. Pythia
Pythia est une suite de LLM en open source allant de 70M à 12B de paramètres, dans le but de permettre l'analyse de modèles de langage lors de l'entraînement et de la mise à l'échelle.
Les principales caractéristiques des modèles Pythia incluent :
- Des performances prometteuses sur diverses tâches NLP
- Conçu pour faciliter la recherche sur la dynamique de formation et les propriétés de mise à l'échelle des modèles de langage
- Publié sous la licence Apache 2.0
Les modèles Pythia sont principalement destinés à des fins de recherche, permettant des expériences contrôlées sur les effets de l'échelle du modèle, des données d'entraînement et des hyperparamètres. Ils peuvent également être utilisés comme modèles de base pour l'accordage fin sur des tâches spécifiques.
8. OpenLLaMA
OpenLLaMA est une reproduction en open source des modèles LLaMA de Meta, avec des tailles allant de 3B à 13B de paramètres.
Les principales caractéristiques des modèles OpenLLaMA incluent :
- Reproduction fidèle de l'architecture et de la méthodologie d'entraînement de LLaMA
- Permet aux chercheurs d'étudier et de construire des modèles de langage de pointe
- Publié sous la licence Apache 2.0
Les modèles OpenLLaMA sont précieux pour la recherche sur les architectures de modèles de langage, les techniques d'entraînement et les lois de mise à l'échelle. Ils peuvent également servir de point de départ pour développer des modèles dérivés adaptés à des domaines ou des tâches spécifiques.
9. OLMo
Développé par l'Institut Allen pour l'IA (AI2), OLMo (Open Language Model) est une famille de LLM en open source qui privilégie la transparence, la reproductibilité et l'accessibilité. Le plus grand modèle, OLMo 7B Twin 2T, démontre des performances impressionnantes sur une gamme de jeux de données NLP.
Les principales caractéristiques des modèles OLMo incluent :
- Entraînement sur un corpus diversifié de textes de haute qualité
- Accent mis sur la reproductibilité, avec une documentation détaillée et un code d'entraînement en open source
- Publié sous la licence Apache 2.0
Les modèles OLMo conviennent bien aux applications de recherche, avec une attention particulière à l'interprétabilité et à la robustesse. Ils peuvent être utilisés pour une variété de tâches de compréhension et de génération de langage.
10. Gemma
Gemma est une famille de LLM en open source développée par Google, avec des fonctionnalités uniques telles que la prise en charge d'un contexte étendu allant jusqu'à 8192 jetons.
Les principales caractéristiques des modèles Gemma incluent :
- Des performances compétitives sur les jeux de données de modélisation de la langue et d'autres tâches NLP
- Formation et inférence efficaces à l'aide du framework JAX de Google
- Variantes multilingues, telles que Gemma 7B it, entraînées sur des données textuelles italiennes
- Publié sous les conditions d'utilisation de Gemma, permettant une utilisation et une modification flexibles
La longueur du contexte de Gemma le rend particulièrement adapté aux tâches impliquant un texte étendu, telles que la résuméisation de documents, la réponse aux questions de longue forme et la génération de contenu. Ses variantes multilingues sont précieuses pour des applications spécifiques à une langue.
11. GPT-J-6B
GPT-J-6B est un modèle de langage en open source avec 6 milliards de paramètres développé par EleutherAI.
Les principales caractéristiques de GPT-J-6B incluent :
- Utilisation généralisée et performances solides sur diverses tâches linguistiques
- Sert de base pour de nombreux modèles dérivés et applications
- Publié sous la licence Apache 2.0
GPT-J-6B est un modèle polyvalent adapté à une gamme de tâches de génération et de compréhension de langage. Sa taille modérée le rend plus accessible pour le déploiement par rapport aux modèles plus grands.
12. Dolly
Dolly est une série de LLM en open source optimisés pour les instructions, développée par Databricks, avec des tailles allant de 3B à 12B de paramètres.
Les principales caractéristiques des modèles Dolly incluent :
- De bonnes performances sur les tâches de suivi des instructions et de compréhension générale du langage
- Basé sur l'architecture de Pythia
- Utilisé pour la création de chatbots et d'autres applications
- Publié sous la licence MIT
L'optimisation des instructions de Dolly le rend adapté à la création d'agents conversationnels, de systèmes de dialogue orientés vers les tâches et d'applications nécessitant le suivi d'instructions spécifiques. La gamme de tailles de modèle permet une flexibilité de déploiement.
13. StableLM-Alpha
StableLM-Alpha est une suite de LLM en open source allant de 3B à 65B de paramètres, développée par Stability AI.
Les principales caractéristiques des modèles StableLM-Alpha incluent :
- De bonnes performances sur les tâches de modélisation de la langue et autres tâches
- Longueur de contexte de 4096 jetons, permettant une meilleure compréhension d'un texte étendu
- Publié sous la licence CC BY-SA-4.0
La longueur du contexte de StableLM-Alpha le rend adapté aux tâches impliquant des séquences d'entrée plus longues, telles que la compréhension de documents, la résuméisation et la génération contextuelle. La gamme de tailles de modèle permet une flexibilité de déploiement.
14. RWKV
RWKV est une famille de modèles de langage basés sur des RNN en open source avec des tailles allant jusqu'à 14B de paramètres.
Les principales caractéristiques des modèles RWKV incluent :
- Performance au niveau du transformateur tout en ayant un temps d'inférence O(1) indépendant de la longueur du contexte
- Longueur de contexte infinie (basée sur RNN)
- Résultats solides en modélisation linguistique et tâches dérivées
- Publié sous la licence Apache 2.0
La longueur de contexte infinie de RWKV et son inférence efficace le rendent bien adapté aux tâches impliquant des séquences d'entrée très longues ou une génération en temps réel. C'est un bon choix pour les applications qui nécessitent le traitement de documents longs ou le maintien d'un contexte à long terme.
15. FastChat-T5
FastChat-T5 est un modèle de chatbot open source de 3 milliards de paramètres développé par Anthropic, basé sur l'architecture T5.
Les principales caractéristiques de FastChat-T5 incluent:
- De solides capacités conversationnelles et une optimisation pour une inférence efficace
- Des performances compétitives sur les tâches dialogiques
- Publié sous la licence Apache 2.0
FastChat-T5 est spécifiquement conçu pour construire des chatbots et des agents conversationnels. Sa taille compacte et son inférence efficace le rendent adapté aux applications de chat en temps réel.
16. h2oGPT
Développé par H2O.ai, h2oGPT est une famille de LLM open source allant de 12 à 20 milliards de paramètres.
Les principales caractéristiques des modèles h2oGPT incluent:
- La priorité est donnée à la transparence et aux performances solides sur les références NLP
- Offrir un équilibre entre la taille du modèle et les performances
- Publié sous la licence Apache 2.0
Les modèles h2oGPT sont polyvalents et peuvent être utilisés pour une variété de tâches de compréhension et de génération de langage. Leur accent sur la transparence les rend adaptés aux applications nécessitant une interprétabilité et une responsabilité.
17. RedPajama-INCITE
RedPajama-INCITE est une famille de modèles de base, de modèles ajustés aux instructions et de modèles de chat open source allant de 3 à 7 milliards de paramètres.
Les principales caractéristiques des modèles RedPajama-INCITE incluent:
- De solides capacités conversationnelles et des performances sur les tâches de suivi des instructions
- Formation sur un grand corpus de données de haute qualité
- Publié sous la licence Apache 2.0
Les modèles RedPajama-INCITE sont bien adaptés pour construire des chatbots, des systèmes de dialogue orientés tâches et des applications nécessitant le suivi d'instructions spécifiques. Leurs solides capacités conversationnelles en font un bon choix pour des applications engageantes et interactives.
18. Falcon
Développé par le Technology Innovation Institute (TII) à Abu Dhabi, Falcon est une famille de LLM open source qui a fait des avancées significatives en 2024. Le modèle le plus grand, Falcon-180B, compte un impressionnant 180 milliards de paramètres, ce qui en fait l'un des LLM open source les plus puissants disponibles. Les modèles Falcon sont entraînés sur l'ensemble de données RefinedWeb, qui se compose de données Web de haute qualité, ce qui leur permet de surpasser les modèles entraînés sur des corpus curés.
Les principales caractéristiques des modèles Falcon incluent:
- Des performances exceptionnelles dans un large éventail de tâches de NLP
- Inférence efficace avec des architectures optimisées
- Capacités multilingues, prenant en charge plus de 100 langues
- Publié sous la licence permissive Apache 2.0
Les modèles Falcon ont trouvé des applications dans divers domaines, notamment la génération de contenu, la traduction automatique, la réponse aux questions et l'analyse des sentiments. Leur nature open source et leurs performances impressionnantes en ont fait un choix populaire parmi les chercheurs et les développeurs.
19. MPT-30B
MosaicML, un fournisseur de premier plan de modèles d'IA open source, a publié MPT-30B en juin 2023, établissant une nouvelle norme pour les modèles fondamentaux open source. Avec 30 milliards de paramètres, MPT-30B démontre des capacités remarquables dans un large éventail de tâches de langage naturel, notamment la génération de texte, la réponse aux questions et la résumé.
Les caractéristiques notables de MPT-30B incluent:
- Des performances de pointe sur des ensembles de données de référence
- Entraînement et inférence efficaces en utilisant la bibliothèque Composer de MosaicML
- Variantes ajustées aux instructions pour des performances améliorées spécifiques à la tâche
- Publié sous les licences Apache 2.0 et CC BY-SA-3.0
MPT-30B a été largement adopté par la communauté de l'IA, alimentant des applications telles que les chatbots, les outils de création de contenu et les projets de recherche. Sa nature open source et ses performances solides en ont fait un choix privilégié pour les organisations souhaitant exploiter la puissance des grands modèles de langage.
20. CodeGen
Développé par Salesforce, CodeGen est une série de modèles de génération de code allant de 350 millions à 16 milliards de paramètres.
Les principales caractéristiques des modèles CodeGen incluent:
- Des performances de pointe sur les tâches de génération de code telles que HumanEval
- Entraînés sur un large corpus de code provenant de plusieurs langages de programmation
- Prise en charge de la synthèse de programmes conversationnels à plusieurs tours
- Publiés sous une licence non commerciale
Les modèles CodeGen excellent dans la génération de code à partir de descriptions en langage naturel. Leurs capacités de conversation à plusieurs tours permettent un flux de travail de développement interactif où le modèle peut affiner itérativement le code en fonction des commentaires de l'utilisateur. CodeGen est bien adapté à la programmation assistée par IA et à l'autocomplétion de code.
21. FLAN-T5
FLAN-T5 est une famille de modèles ajustés aux instructions basée sur l'architecture T5 de Google, avec des tailles allant jusqu'à 11 milliards de paramètres.
Les principales caractéristiques des modèles FLAN-T5 incluent:
- De solides performances à quelques exemples sur un large éventail de tâches
- Ajustement aux instructions sur un mélange de plus de 1800 tâches diverses
- Surpasse de modèles beaucoup plus grands comme PaLM-62B sur certains références
- Publié sous la licence Apache 2.0
L'ajustement aux instructions de FLAN-T5 lui permet de bien performer sur des tâches inconnues avec seulement quelques exemples. Cela le rend adapté aux applications nécessitant des capacités de compréhension et de génération de langage agnostiques aux tâches. FLAN-T5 peut être utilisé pour les questions-réponses, la génération de résumé, la traduction, et plus encore.
22. GPT-NeoX-20B-Instruct
GPT-NeoX-20B-Instruct est une variante ajustée aux instructions du modèle GPT-NeoX-20B d'EleutherAI, démontrant de solides performances sur les tâches de suivi des instructions.
Les principales caractéristiques de GPT-NeoX-20B-Instruct incluent:
- Capacité améliorée à suivre les instructions par rapport à la version de base GPT-NeoX-20B
- Des résultats prometteurs sur des références comme MMLU et BBH
- Peut être utilisé pour des applications nécessitant que les modèles suivent des instructions spécifiques
- Publié sous la licence Apache 2.0 L'instructionnalisation du modèle GPT-NeoX-20B-Instruct le rend bien adapté à la construction de systèmes axés sur les tâches, tels que les assistants virtuels, qui ont besoin de comprendre et d'exécuter les instructions de l'utilisateur. Il peut également être utilisé pour des tâches de langage générales où la capacité à suivre les instructions est bénéfique.
23. Nous Hermes
Nous Research a développé la série Hermes de LLM open source, avec des tailles de modèle allant de 2,5B à 13B de paramètres.
Les principales caractéristiques des modèles Nous Hermes incluent :
- Des performances compétitives en modélisation du langage et en tâches dérivées
- Une implémentation efficace utilisant la bibliothèque xFormers
- Des variantes multilingues prenant en charge les langues non-anglaises
- Publiée sous la licence Apache 2.0
Les modèles Nous Hermes offrent un équilibre entre performances et efficacité, ce qui les rend adaptés à une variété de tâches de compréhension et de génération de langage. Les variantes multilingues sont précieuses pour la création d'applications destinées aux utilisateurs non-anglophones.
24. Ziya-LLaMA-13B
Ziya-LLaMA-13B est un modèle LLaMA chinois avec 13B de paramètres, développé par l'équipe Ziya. Il a montré des performances prometteuses sur les tâches de langage chinois.
Les principales caractéristiques de Ziya-LLaMA-13B incluent :
- De bons résultats en modélisation du langage chinois et en bancs d'essai dérivés
- Permet la création d'applications en langue chinoise avec des performances de pointe
- Entraîné sur un large corpus de textes chinois diversifiés
- Publié sous une licence personnalisée permettant une utilisation flexible
Ziya-LLaMA-13B est une ressource précieuse pour les chercheurs et les développeurs travaillant sur des applications de traitement du langage naturel en chinois. Il peut être utilisé pour des tâches telles que la génération de contenu, la réponse aux questions et l'analyse des sentiments en langue chinoise.
25. Vicuna
Développé par l'organisation Large Model Systems (LMSYS), Vicuna est un modèle de chatbot open source avec des tailles allant de 7B à 13B de paramètres.
Les principales caractéristiques des modèles Vicuna incluent :
- De bonnes capacités conversationnelles et de bonnes performances sur les tâches de dialogue
- Fine-tuning sur un grand corpus de données conversationnelles
- Publié sous une licence non commerciale
Les modèles Vicuna sont spécifiquement conçus pour la création de chatbots captivants et cohérents. Leur fine-tuning sur des données conversationnelles les rend bien adaptés aux applications nécessitant des réponses naturelles et contextuellement pertinentes.
Conclusion
Le paysage des LLM open source a connu une croissance et des progrès considérables en 2024, avec une large gamme de modèles disponibles pour différentes utilisations et scénarios de déploiement. Des modèles à grande échelle comme Falcon-180B et MPT-30B aux modèles plus spécialisés comme FastChat-T5 et Vicuna, il existe des LLM open source adaptés à une variété d'applications.
Alors que le domaine continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à de nouvelles avancées dans les architectures de modèles, les techniques d'entraînement et les performances des tâches dérivées. La nature open source de ces modèles continuera à stimuler l'innovation, la collaboration et l'accessibilité au sein de la communauté de l'IA.
Lors du choix d'un LLM open source pour un cas d'utilisation spécifique, il est important de prendre en compte des facteurs tels que la taille du modèle, la longueur du contexte, les données d'entraînement, les conditions de licence et les performances sur les bancs d'essai pertinents. Les modèles discutés dans cet article fournissent un point de départ pour explorer les capacités et le potentiel des LLM open source en 2024.