Llama 3 ou GPT-4 est meilleur ?

Llama 3 et GPT-4 sont deux des modèles de langage à grande échelle (LLM) les plus avancés disponibles au public. Voyons quel LLM est le meilleur en comparant les deux modèles en termes de multimodalité, de longueur de contexte, de performances et de coût.

Table des matières

• Qu'est-ce que GPT-4 ?
• Qu'est-ce que Llama 3 ?
• Multimodal
• Longueur du contexte
• Efficacité
• Prix
• Accessibilité
• GPT-4 ou Llama 3, lequel est le meilleur ?

Qu'est-ce que GPT-4 ?

GPT-4 est le dernier grand modèle de langage (LLM) développé par OpenAI. Il s'appuie sur les fondations des anciens modèles GPT-3 tout en utilisant différentes techniques de formation et d'optimisation à l'aide d'un ensemble de données beaucoup plus vaste. Cela a considérablement augmenté la taille des paramètres de GPT-4, qui, selon les rumeurs, aurait un total de 1,7 billion de paramètres provenant de ses modèles experts plus petits. Grâce à une nouvelle formation, des optimisations et un plus grand nombre de paramètres, GPT-4 offre des améliorations en matière de raisonnement, de résolution de problèmes, de compréhension du contexte et de meilleure gestion des instructions nuancées.

Il existe actuellement 3 variantes du modèle :

• GPT-4 : une évolution de GPT-3 avec des améliorations significatives en termes de vitesse, de précision et de base de connaissances.
• GPT-4 Turbo : une version optimisée du GPT-4, conçue pour offrir des performances plus rapides tout en réduisant les coûts d'exploitation.
• GPT-4o (Omni) : étend les capacités de GPT-4 en intégrant des entrées et sorties multimodales, notamment du texte, des images et de l'audio.

Vous pouvez désormais accéder aux trois modèles GPT-4 en vous abonnant au service API d'OpenAI, en interagissant avec ChatGPT ou via des services tels que Descript, Perplexity AI et de nombreux autres services auxiliaires de Microsoft.

Qu'est-ce que Llama 3 ?

Llama 3 est un LLM open source développé par Meta AI (société mère de Facebook, Instagram et WhatsApp), formé à l'aide d'une combinaison de réglage fin supervisé, d'échantillonnage et d'optimisation des politiques avec un ensemble de données diversifié, comprenant des millions d'annotations humaines. Par exemple, son programme de formation se concentre sur des invites de haute qualité et un classement par priorité, visant à créer un modèle d’IA flexible et performant.

Vous pouvez accéder à Llama 3 via Meta AI, son chatbot IA générative. Alternativement, vous pouvez exécuter LLM localement sur votre ordinateur en téléchargeant les modèles Llama 3 et en les chargeant via Ollama, Open WebUI ou LM Studio.

Multimodal

La sortie de GPT-4o a finalement apporté des informations initiales montrant que GPT-4 est multimodal. Vous pouvez désormais accéder à ces fonctionnalités multimodales en interagissant avec ChatGPT à l'aide du modèle GPT-4o. En juin 2024, GPT-4o ne dispose d'aucun moyen intégré pour générer de la vidéo et de l'audio. Cependant, il est capable de générer du texte et des images en fonction des entrées vidéo et audio.

Llama 3 prévoit également de proposer un modèle multimodal pour le prochain Llama 3 400B. Il intégrera très probablement des technologies similaires avec CLIP (Contrast Language-Imager Pre-Training) pour générer des images à l'aide de techniques d'apprentissage Zero-shot. Mais comme le Llama 400B est encore en formation, la seule façon pour les modèles 8B et 70B de générer des images est d'utiliser des extensions comme LLaVa, Visual-LLaMA et LLaMA-VID. À l’heure actuelle, Llama 3 est un modèle purement basé sur le langage qui peut prendre du texte, des images et de l’audio comme entrée pour générer du texte.

Longueur du contexte

La longueur du contexte fait référence à la quantité de texte qu'un modèle peut traiter à la fois. Il s’agit d’un facteur important à prendre en compte lors de l’évaluation des capacités d’un LLM, car il détermine la quantité de contexte dans lequel le modèle peut fonctionner lors de l’interaction avec l’utilisateur. En général, une longueur de contexte plus élevée rend le LLM meilleur car il offre un niveau plus élevé de cohérence et de continuité et peut réduire la répétition des erreurs lors de l'interaction.

Les modèles Llama 3 ont une longueur de contexte effective de 8 000 jetons (environ 6 400 mots). Cela signifie que le modèle Llama 3 aura une mémoire contextuelle d'environ 6 400 mots en interaction. Tout mot dépassant la limite de 8 000 jetons sera ignoré et ne fournira aucun contexte supplémentaire pendant l’interaction.

En revanche, GPT-4 prend désormais en charge des longueurs de contexte nettement plus grandes, de 32 000 jetons (environ 25 600 mots) pour les utilisateurs de ChatGPT et de 128 000 jetons (environ 102 400 mots) pour ceux qui utilisent le point de terminaison de l'API. Cela donne au modèle GPT-4 un avantage dans la gestion de conversations prolongées et la capacité de lire de longs documents ou même des livres entiers.

Efficacité

Comparons les performances en examinant le rapport de référence Llama 3 daté du 18 avril 2024 de Meta AI et GPT-4 daté du 14 mai 2024, le rapport GitHub d'OpenAI. Voici les résultats :

Voici ce que mesure chaque critère :

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding) : Évalue la capacité du modèle à comprendre et à répondre à des questions sur une variété de sujets académiques.
• GPTQA (General Purpose Question Answering) : Évalue la capacité du modèle à répondre à des questions du monde réel dans un domaine ouvert
• MATH : Testez la capacité du modèle à résoudre des problèmes.
• HumanEval : mesure la capacité du modèle à générer du code correct en fonction des invites de programmation humaine données.
• DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs) : Évalue la capacité du modèle à effectuer un raisonnement discret et à répondre à des questions basées sur des passages de texte.

Des benchmarks récents mettent en évidence les différences de performances entre les modèles GPT-4 et Llama 3. Alors que le modèle Llama 3 8B semble être significativement en retard, les modèles 70B et 400B ont des performances inférieures mais similaires aux modèles GPT-4o et GPT-4 Turbo en termes de connaissances académiques et générales, de lecture et de compréhension, de raisonnement et de logique, et de codage. Cependant, aucun modèle Llama 3 n’a encore atteint les performances du GPT-4 en termes purement mathématiques.

Prix

Le coût est un facteur important pour de nombreux utilisateurs. Le modèle GPT-4o d'OpenAI est disponible gratuitement pour tous les utilisateurs de ChatGPT avec une limite de 16 messages toutes les 3 heures. Si vous avez besoin de plus, vous devrez vous abonner à ChatGPT Plus pour 20 $/mois pour étendre la limite de messages de GPT-4o à 80 et avoir accès à des modèles GPT-4 supplémentaires.

D'autre part, les modèles Llama 3 8B et 70B sont open source et gratuits, ce qui peut être un avantage significatif pour les développeurs et les chercheurs à la recherche d'une solution rentable sans compromettre les performances.

Accessibilité

Les modèles GPT-4 sont largement accessibles via le chatbot d'IA générative ChatGPT d'OpenAI et via son API. Vous pouvez également utiliser GPT-4 sur Microsoft Copilot, ce qui est un moyen d'utiliser GPT-4 gratuitement . Cette large disponibilité garantit que les utilisateurs peuvent facilement exploiter ses capacités dans différents cas d’utilisation. En revanche, Llama 3 est un projet open source qui offre une flexibilité de modèle et encourage une expérimentation et une collaboration plus larges au sein de la communauté de l'IA. Cette approche d’accès libre pourrait démocratiser la technologie de l’IA, la rendant accessible à un public plus large.

Bien que les deux modèles soient disponibles, GPT-4 est beaucoup plus facile à utiliser car il est intégré aux outils et services de productivité populaires. D'autre part, Llama 3 est principalement intégré dans des plateformes de recherche et d'entreprise comme Amazon Bedrock, Ollama et DataBricks (à l'exception du support de chat Meta AI), ce qui n'attire pas un marché plus large d'utilisateurs non techniques.

GPT-4 ou Llama 3, lequel est le meilleur ?

Alors, quel LLM est le meilleur ? GPT-4 est un meilleur LLM. GPT-4 excelle dans la multimodalité avec des capacités avancées dans la gestion des entrées de texte, d'image et d'audio, tandis que des fonctionnalités similaires de Llama 3 sont encore en cours de développement. GPT-4 offre également une longueur de contexte beaucoup plus grande et de meilleures performances, et est largement accessible via des outils et services populaires, ce qui rend GPT-4 plus convivial.

Cependant, il est important de souligner que les modèles Llama 3 ont très bien fonctionné pour un projet libre et open source. En tant que tel, Llama 3 reste un LLM de premier plan, privilégié par les chercheurs et les entreprises pour sa nature gratuite et open source, tout en offrant des performances impressionnantes, une flexibilité et des fonctionnalités de sécurité fiables. Même si le grand public ne trouve pas immédiatement d’utilité au Llama 3, il reste l’option la plus viable pour de nombreux chercheurs et entreprises.

En résumé, alors que GPT-4 se distingue par ses capacités multimodales avancées, sa plus grande longueur de contexte et son intégration transparente dans des outils largement utilisés, Llama 3 offre une alternative précieuse avec sa nature open source, permettant plus de personnalisation et d'économies de coûts. Ainsi, en termes d'application, GPT-4 est idéal pour ceux qui recherchent une facilité d'utilisation et des fonctionnalités complètes dans un seul modèle, tandis que Llama 3 est bien adapté aux développeurs et aux chercheurs à la recherche de flexibilité et d'adaptabilité.