Les modèles de langage jouent un rôle fondamental dans l’évolution de l’intelligence artificielle. Ils se divisent principalement en deux catégories : les modèles ouverts et fermés. Les modèles ouverts, comme GPT-3, sont accessibles au public. Ils permettent aux développeurs et aux chercheurs de les utiliser et de les adapter à leurs besoins spécifiques.
En revanche, les modèles fermés sont généralement développés et utilisés exclusivement par les entreprises qui les créent. Leur accès est restreint, souvent pour des raisons de sécurité ou de propriété intellectuelle. Comprendre ces distinctions aide à naviguer dans le paysage complexe de l’IA et à choisir les outils adaptés à chaque projet.
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Plan de l'article
Définir les modèles de langage ouverts et fermés
Les grands modèles de langage (LLM) ont captivé la communauté de l’IA ces dernières années. Ces modèles se déclinent en deux types : ouverts et fermés.
Modèles de langage ouverts
Les LLM open source, comme GPT-NeoX développé par EleutherAI, présentent des architectures, du code source et des paramètres de pondération accessibles au public. Cela permet une transparence totale et une adaptabilité aux besoins spécifiques de chaque utilisateur. D’autres exemples incluent LLaMA de Meta et ConstitutionalAI d’Anthropic. Ces modèles offrent :
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- Une flexibilité maximale pour les développeurs.
- Un accès à la communauté pour des améliorations continues.
- Une réduction des coûts liés aux licences.
Modèles de langage fermés
À l’inverse, les LLM fermés, tels que GPT-3 et GPT-4 développés par OpenAI, traitent l’architecture et les pondérations des modèles comme des actifs propriétaires. Les entreprises comme DeepMind avec Gopher ou Anthropic avec ses projets fermés maintiennent un contrôle strict sur leur technologie. Ces modèles offrent :
- Un contrôle renforcé sur les données et la sécurité.
- Des performances souvent optimisées grâce à des ressources dédiées.
- Un soutien commercial et technique exclusif.
Le choix entre un modèle ouvert ou fermé dépend des besoins spécifiques en termes de flexibilité, de coût, et de sécurité. Considérez attentivement ces aspects pour aligner les objectifs de votre projet avec les caractéristiques de chaque type de modèle.
Comparaison des performances et exigences de calcul
La performance des modèles de langage ouverts et fermés se mesure souvent sur des benchmarks tels que SuperGLUE. GPT-3 et GPT-4, développés par OpenAI, montrent des performances impressionnantes : GPT-4 dépasse même les références humaines dans certaines tâches de compréhension du langage.
Modèles fermés
Les modèles fermés comme GPT-4 et Gopher, développé par DeepMind, nécessitent des ressources de calcul colossales. Gopher, avec ses 280 milliards de paramètres, illustre bien cette exigence. OpenAI et DeepMind investissent massivement dans des infrastructures de calcul haute performance pour répondre aux besoins de ces modèles.
- GPT-4 : Utilisé par Microsoft, benchmark SuperGLUE
- Gopher : 280 milliards de paramètres
Modèles ouverts
Les modèles ouverts, tels que GPT-NeoX et LLaMA, bien que performants, n’atteignent généralement pas les sommets des modèles fermés en termes de benchmarks. Ils offrent toutefois une flexibilité inégalée pour les chercheurs et les développeurs, permettant des ajustements et des optimisations selon les besoins spécifiques. Cette accessibilité favorise l’innovation dans divers domaines d’application.
- GPT-NeoX : Développé par EleutherAI
- LLaMA : Développé par Meta
La différence entre un LLM ouvert et fermé se manifeste aussi dans les exigences de calcul. Les modèles fermés nécessitent des investissements en matériel et en énergie substantiels, tandis que les modèles ouverts peuvent être déployés sur des infrastructures plus modestes, rendant leur utilisation plus accessible.
Accessibilité, licences et confidentialité des données
Accessibilité et licences
La distinction entre les modèles ouverts et fermés se reflète nettement dans leur accessibilité et les licences associées. Les LLM open source, comme GPT-NeoX et LLaMA, utilisent des licences telles que Creative Commons et Apache 2.0. Ces licences permettent aux chercheurs et développeurs d’accéder librement aux architectures, codes sources et paramètres de pondération.
- GPT-NeoX : Licence Creative Commons
- LLaMA : Licence Apache 2.0
En revanche, les modèles fermés tels que ceux développés par OpenAI et DeepMind traitent ces éléments comme des actifs propriétaires, limitant ainsi l’accès et l’utilisation.
Confidentialité des données
La gestion de la confidentialité des données est un enjeu majeur pour les LLM. Les modèles fermés comme ceux utilisés par Azure Cognitive Services de Microsoft promettent de filtrer les données personnelles, tout en suivant des protocoles stricts de confidentialité. Google, ayant développé l’architecture Transformer, spécifie des examens formels de confidentialité et un étiquetage rigoureux des données pour ses modèles.
Interopérabilité
L’interopérabilité est facilitée par des standards comme ONNX, permettant de mélanger des composants provenant de sources ouvertes et fermées. Ce standard d’interopérabilité garantit que les différents modules de modèles puissent fonctionner ensemble, indépendamment de leur origine.
La distinction entre LLM ouverts et fermés ne se limite donc pas aux performances ou aux exigences de calcul, mais englobe aussi des aspects majeurs tels que l’accessibilité, les licences et la confidentialité des données. Les licences open source favorisent l’innovation et la collaboration, tandis que les modèles fermés se concentrent sur la protection des actifs propriétaires et la gestion stricte de la confidentialité.
Applications et soutien commercial
Applications variées
Les grands modèles de langage trouvent des applications dans de nombreux domaines : santé, finance, éducation, et plus encore. Les modèles fermés comme GPT-4, utilisé par Microsoft dans ses services Azure Cognitive Services, sont souvent intégrés dans des produits commerciaux robustes, bénéficiant d’un soutien technique dédié.
Par exemple, Cohere développe des modèles fermés tels que Cohere-512, qui sont adoptés par des entreprises souhaitant des solutions sur mesure et sécurisées pour le traitement du langage naturel.
Collaborations et partenariats
Les modèles open source, quant à eux, favorisent les collaborations interinstitutionnelles. LAION-5B, développé par LAION, repose sur des données collaboratives pour améliorer et étendre ses capacités. Ces initiatives offrent une flexibilité accrue aux développeurs et chercheurs, permettant des ajustements spécifiques selon les besoins des projets.
- LAION-5B : Modèle axé sur la collaboration
- REALTO : Benchmark développé par Oxford pour améliorer la reproductibilité
Soutien commercial
Les solutions commerciales fermées bénéficient d’un soutien technique étendu et de mises à jour régulières, assurant stabilité et performance. Les entreprises comme Microsoft et Cohere investissent massivement dans l’amélioration continue de leurs modèles, garantissant une compatibilité optimale avec les infrastructures existantes.
Les modèles open source, bien que moins soutenus commercialement, offrent une transparence totale et une communauté active, favorisant l’innovation et les contributions externes. Ces modèles sont souvent adoptés par des chercheurs universitaires et des startups cherchant à expérimenter et à développer des solutions innovantes sans les contraintes des licences propriétaires.
