Il est probable que vous soyez en train de jongler avec une décision qui reste à prendre, à savoir quel assistant ou chatbot d’intelligence artificielle (IA) commencer à utiliser plus régulièrement. Un dilemme auquel beaucoup sont confrontés. Si les choix actuels de ChatGPT d’OpenAI, de Copilot de Microsoft, de Gemini de Google et de la curation de plusieurs modèles d’IA par Perplexity AI avec l’abonnement Pro ne suffisaient pas, ajoutez Meta AI à la liste. À cet effet, Meta de Mark Zuckerberg pourrait simplifier l’adoption, en apparaissant de manière transparente dans WhatsApp, Instagram, Facebook et Messenger, ainsi que sur le site web meta.ai.
Le dernier modèle d’IA de Meta, le Llama 3, est ce sur quoi Meta AI est construit. Selon l’entreprise, c’est la raison pour laquelle ils sont confiants que ce modèle open-source fondamental surclassera la concurrence. En fait, Meta déploie deux modèles différents de Llama 3. L’un sera le sous-jacent pour les chatbots d’IA destinés aux consommateurs dans les applications de Meta.
L’autre, une version plus grande et multimodale, sera bientôt disponible sur des plateformes incluant Amazon Web Services ou AWS, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Kaggle, IBM WatsonX, Microsoft Azure, NVIDIA NIM et Snowflake. Un support matériel étendu aussi, incluant des puces de AMD, AWS, Dell, Intel, NVIDIA et Qualcomm.
Bien que les fonctionnalités puissent légèrement varier selon l’application ou le service depuis lequel vous accédez à Meta AI, le portefeuille de capacités est vaste. Par exemple, la fonctionnalité de recherche, qui devrait être standardisée dans les applications de Meta, peut vous diriger vers les résultats de recherche sur le web de Google Search ainsi que de Microsoft Bing – à ma connaissance, Meta AI est le seul assistant IA jusqu’à présent à le faire. ChatGPT et Copilot s’appuient sur Microsoft Bing, tandis que Gemini pointe logiquement vers Google Search.
Il existe un outil de génération d’images à partir de texte qui va au-delà de cela – Imagine peut générer des images IA pendant que vous tapez peut-être un message sur WhatsApp, et cela est maintenant déployé dans le cadre d’un test bêta pour l’instant, mais uniquement aux États-Unis. Il y a une intégration avec le fil d’actualité Facebook pour plus de contexte ou d’informations sur quelque chose que vous venez de voir dans une publication.
Meta fait preuve d’un certain niveau de confiance, avec certains tests de référence auxquels ils se réfèrent, suggérant que l’IA de Meta Llama 3 présente un avantage en termes de performance pour les paramètres de 8B et 70B dans les tests de modèles instruits et de modèles pré-entraînés – le premier comparé à Gemma et Mistral, tandis que le dernier est comparé à Google’s Gemini Pro 1.5 et Claude 3 Sonnet. OpenAI n’a jamais divulgué les spécificités des paramètres pour GPT-4, et la prochaine génération GPT-5 est attendue dans les mois à venir.
Pour Meta, la solidité et la précision de base seront importantes, car l’entreprise voudrait éviter les erreurs que Google a faites en succession avec Bard et ensuite Gemini, y compris plus tôt cette année lorsque ce dernier a complètement raté l’équilibre de la diversité dans les générations d’images – certaines générations incluaient des images de nazis et des Pères fondateurs de l’Amérique, représentés comme des personnes de couleur. Prabhakar Raghavan de Google a plus tard clarifié une série de problèmes de “réglage” avec le contexte et la prudence. Le GPT d’OpenAI, qui est également la base de l’assistant Copilot de Microsoft, a également souvent été critiqué pour des informations incorrectes ou un contexte limité.
Comme le suggère la dénomination des paramètres du modèle IA, 8B est catégorisé comme un modèle très large, avec 8 milliards de paramètres utilisés pour l’entraînement, tandis que 70B est un modèle encore plus grand avec 70 milliards de paramètres. La règle générale est : plus un modèle IA est compétent avec de nombreux paramètres, plus il a de capacités d’apprendre des motifs complexes.
“Les améliorations de nos procédures post-formation ont considérablement réduit les taux de refus erronés, amélioré l’alignement et augmenté la diversité des réponses du modèle. Nous avons également constaté une nette amélioration des capacités telles que le raisonnement, la génération de code et le suivi des instructions, rendant Llama 3 plus dirigeable,” explique la société en détaillant les aspects techniques.
Meta confirme que les données d’entraînement utilisées pour Llama 3 étaient constituées de jeux de données sept fois plus grands que ceux utilisés pour Llama 2, incluant également quatre fois plus de code. Toutes les données ont été collectées à partir de ce que Meta décrit comme des “sources publiquement disponibles”, bien qu’ils ne précisent pas les détails.
Il semble que les modèles 8B et 70B de Llama 3 ne soient que le début, avec des modèles allant jusqu’à 400 milliards de paramètres, actuellement en formation. Attendez-vous à ce qu’ils soient déployés pour des cas d’utilisation spécifiques dans les mois à venir.
Meta semble prendre son temps en ce qui concerne la disponibilité. Des précisions supplémentaires, au-delà de la disponibilité en version bêta d’Imagine aux États-Unis, nous indiquent un support en langue anglaise qui commence à être déployé aujourd’hui aux États-Unis, en Australie, au Canada, au Ghana, en Jamaïque, au Malawi, en Nouvelle-Zélande, au Nigeria, au Pakistan, à Singapour, en Afrique du Sud, en Ouganda, en Zambie et au Zimbabwe.
HT a contacté l’équipe de Meta pour obtenir des informations sur la disponibilité de Meta AI en Inde, et nous attendons toujours une réponse.
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