Pourquoi Llama 3.1 est-il si important ?

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Comme vous le savez probablement déjà, plus tôt cette semaine, Meta a annoncé Llama 3.1, marquant une étape très importante en IA, notamment puisqu’il est open-source et a des capacités impressionnantes (c'est le tout premier modèle LLM open-source de pointe qui rivalise avec GPT-4).

Dans cette édition, nous voulions couvrir cette nouvelle de manière un peu différente de tout ce que nous avons vu en ligne, en nous concentrant spécifiquement sur les types de questions que les managers et autres personnes en position de leadership pourraient vouloir ou avoir besoin de connaître.

Alors voilà... les 10 (+1) questions auxquelles vous devez connaître les réponses :

1. Pourquoi Llama 3.1 est-il si important ?

Llama 3.1 est un modèle d'IA open-source révolutionnaire avec 405 milliards de paramètres qui prend en charge le multilinguisme (petite anecdote, cela a émergé des grands ensembles de données et fonctionne avec étonnamment peu de données en “autres langues” !), le codage, le raisonnement et l'utilisation d'outils, égalant ou surpassant des modèles fermés comme GPT-4-0125 dans divers benchmarks. Sa nature open-source démocratise l'accès à la technologie IA de pointe (dans la lignée de GPT-2, GPT-Neo, GPT-J), permettant aux entreprises et aux développeurs de tirer parti des LLM de pointe sans dépendance à un fournisseur, tandis que ses performances compétitives et ses fonctionnalités étendues le rendent très attractif pour les chercheurs et les entreprises cherchant à affiner et déployer une IA avancée à moindre coût.

2. Comment la nature open-source de Llama 3.1 est-elle avantageuse par rapport aux modèles closed-source, et quels sont les avantages stratégiques à long terme d'adopter un modèle d'IA open-source comme Llama 3.1 ?

La nature open-source de Llama 3.1 permet une personnalisation accrue, une transparence et des améliorations impulsées par la communauté, offrant aux organisations la flexibilité d'affiner les modèles selon leurs besoins spécifiques sans dépendance à un fournisseur. Les avantages stratégiques à long terme incluent une réduction de la dépendance à un fournisseur unique (vous ne voulez pas être dépendant d'OpenAI), des économies potentielles (par exemple, en hébergeant une version plus petite et affinée vous-même par rapport au coût par token), une meilleure explicabilité (par rapport à une API), le contrôle sur la vitesse du serveur et de l'inférence, et la promotion de l'innovation grâce aux contributions de la communauté, conduisant finalement à des avantages économiques et sociétaux plus larges.

3. Quels partenariats et intégrations avec les fournisseurs de cloud public (par exemple, Together AI, Groq, Fireworks, AWS, Azure) sont disponibles pour soutenir notre déploiement de Llama 3.1, et comment mon équipe peut-elle tirer parti des partenariats de Meta avec les fournisseurs de cloud pour expérimenter et mettre en œuvre Llama 3 ?

Meta s'est associé à des fournisseurs de cloud majeurs comme AWS, Azure, Google Cloud et Oracle pour rendre Llama 3.1 facilement accessible, offrant des suites complètes de services pour que les développeurs puissent affiner et déployer les modèles Llama. De plus, des fournisseurs émergents de LLM comme Together AI, FireworksAI et Groq offrent des prix bas et des vitesses de traitement des tokens rapides, fournissant aux équipes des options pour expérimenter et implémenter Llama 3.1 sans investissement significatif en infrastructure tout en tenant compte de l'efficacité des coûts. Petite anecdote encore : Meta a donné à Groq accès à une version pondérée aléatoirement du modèle Llama 405B avant sa sortie pour leur permettre de préparer et optimiser la distribution du modèle.

4. Quelle infrastructure et quelles ressources sont nécessaires pour déployer et exécuter les modèles Llama 3.1, en particulier la version à 405 milliards de paramètres (également les 70B, 8B) ?

Pour la version à 405 milliards de paramètres, des ressources GPU substantielles sont nécessaires - jusqu'à 16K GPU H100 pour l'entraînement, chacun avec 80 Go de mémoire HBM3, connectés via NVLink au sein de serveurs équipés de huit GPU et deux CPU. Les versions plus petites (70B, 8B) ont des exigences en ressources inférieures, utilisant le tissu Nvidia Quantum2 InfiniBand avec des interconnexions de 400 Gbps entre les GPU, les rendant plus accessibles pour de nombreuses organisations, tandis que les besoins en stockage incluent un système de fichiers distribué offrant jusqu'à 240 PB de stockage avec un débit de pointe de 7 To/s. Récemment, Elie Bakouch (connu pour l'entraînement des LLMs sur Hugging Face) a partagé qu'il est possible d'affiner Llama 3 405B en utilisant 8 GPU H100.

5. Quels sont les avantages spécifiques que Llama 3.1 offre en termes de performance, coût et économies potentielles par rapport aux modèles fermés comme GPT-4o ?

Llama 3.1 offre des avantages significatifs en termes de performance, égalant ou surpassant GPT-4 dans de nombreux benchmarks, tout en étant plus économique à utiliser, les opérations d'inférence coûtant environ 50 % moins cher que les modèles fermés comparables comme GPT-4o, selon une interview avec Mark Zuckerberg. La nature open-source permet une personnalisation et un affinage plus efficaces, pouvant mener à de meilleures performances sur des tâches spécifiques à un coût inférieur par rapport aux modèles fermés, tandis que la capacité à exécuter le modèle sur site ou sur des fournisseurs de cloud préférés donne aux organisations un meilleur contrôle sur leurs coûts d'infrastructure.

6. Quelles compétences/équipe faut-il pour travailler efficacement avec les modèles Llama pour nos cas d'utilisation spécifiques ?

a) Pour le fine-tuning, l'entraînement, la distillation…

Une équipe a besoin d'expertise en apprentissage automatique, en particulier en traitement du langage naturel et en architectures de transformers. Des compétences en prétraitement des données, en optimisation de modèle et en calcul distribué sont importantes. La connaissance de PyTorch et l'expérience de la formation de modèles à grande échelle sont essentielles. L'équipe devrait inclure des ingénieurs en apprentissage automatique, des spécialistes en ML ops et des développeurs.

b) Pour le déploiement/utilisation en l'état

Pour déployer et utiliser les modèles Llama prêts à l'emploi, les compétences nécessaires se tournent vers le développement logiciel et l'expertise en services cloud. La familiarité avec les plateformes de cloud computing telles que AWS, GCP ou Azure, et la connaissance des outils de containerisation comme Docker, sont importantes pour configurer et maintenir l'infrastructure du modèle. La compréhension des API d'inférence de modèle et des techniques d'optimisation pour un déploiement efficace est également essentielle. vLLM est une bibliothèque rapide et facile à utiliser pour l'inférence et le service des LLM. Posséder une expertise dans le domaine pour aligner la sortie du modèle avec des besoins commerciaux spécifiques garantira que les déploiements sont à la fois efficaces et pertinents pour les objectifs de votre organisation. Les professionnels DevOps ou les ingénieurs en IA intéressés par les applications pratiques de l'IA seront bien adaptés à cette tâche.

7. Quel type de support et d'outils sont disponibles pour le fine-tuning, la distillation et le post-entraînement des modèles Llama 3.1 afin de répondre à nos besoins spécifiques ?

Meta et ses partenaires travaillent sur un support complet pour l’affinement, la distillation et le post-entraînement des modèles Llama 3.1, y compris des services d'Amazon, Databricks et NVIDIA pour la personnalisation des modèles. Des entreprises comme Scale.AI, Dell, Deloitte et d'autres sont prêtes à aider les entreprises à adopter Llama et à entraîner des modèles personnalisés avec leurs propres données. Des techniques telles que l’affinement supervisé (SFT), l'échantillonnage par rejet (RS), l'optimisation des préférences directes (DPO) et QLORA + FSDP (disponible dans la bibliothèque TRL de Hugging Face) sont utilisées pour l'alignement des modèles, avec des outils pour un déploiement efficace tels que des serveurs d'inférence à faible latence et à faible coût fournis par des innovateurs comme Groq. Pour le modèle 405B, un nœud minimum de 8 GPU H100 est recommandé pour le fine-tuning.

8. Quels sont les principaux avantages de la génération de données synthétiques, et comment notre organisation peut-elle tirer parti de cela pour de meilleurs modèles d'IA ? Quels sont les avantages potentiels et les risques ?

La génération de données synthétiques offre des avantages significatifs, notamment des coûts réduits, une évolutivité et la capacité de générer de grandes quantités de données de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA sans les contraintes liées à l'expertise des annotateurs. Les organisations peuvent tirer parti des données synthétiques pour améliorer les performances des modèles grâce à des méthodes telles que la rétrotraduction pour la documentation et les capacités multilingues, améliorant à la fois l'étendue et la qualité des ensembles de données d'entraînement. Cependant, les risques incluent la propagation potentielle de données incorrectes ou de biais, nécessitant des processus de contrôle de qualité et de vérification robustes pour garantir la fidélité des données et la fiabilité des modèles.

9. Comment devons-nous aborder l'évaluation et le benchmarking avec Llama 3.1 pour nous assurer qu'ils répondent à nos besoins commerciaux spécifiques ?

Pour évaluer Llama 3.1, vous devez procéder de la même manière qu'avec d'autres modèles. Vous devriez effectuer une analyse comparative par rapport à d'autres modèles de taille similaire sur diverses tâches, en utilisant des benchmarks académiques bien établis et des évaluations humaines approfondies. De plus, développer des benchmarks personnalisés et des évaluations humaines pertinentes pour des cas d'utilisation spécifiques à l'entreprise permet d'évaluer les performances sur des tâches et des données spécifiques à l'entreprise. Assurer la décontamination des données et aligner les méthodes d'évaluation avec les besoins spécifiques de l'entreprise aidera à garantir que Llama 3.1 répond aux exigences de performance et de fonctionnalité.

10. Quelles sont les applications pratiques du modèle à 405 milliards de paramètres avec une fenêtre contextuelle de 128K tokens, et comment cela peut-il bénéficier à nos processus métiers, en particulier dans les applications intensives en données ?

Le modèle de 405 milliards de paramètres, avec une fenêtre contextuelle de 128K tokens, permet l'exécution de tâches telles que le raisonnement complexe, le résumé de longs documents et les applications nécessitant un contexte étendu. Par exemple, pour comprendre une base de code complexe, il est possible d'insérer l'intégralité du code dans le prompt, permettant au modèle d'analyser et de raisonner sur l'ensemble de la structure et des interactions du code. Un autre avantage clé est la possibilité de distiller ce grand modèle en modèles plus petits (8B ou 70B), car la nouvelle licence le permet explicitement par rapport aux modèles d'OpenAI. Nous nous attendons à ce que ce soit l'utilisation principale du modèle plus grand, car il est difficile pour les individus et les petites entreprises de l'héberger eux-mêmes.

11. Quels développements et fonctionnalités futurs pouvons-nous attendre des modèles Llama, notamment en termes de capacités multimodales, et comment devons-nous nous préparer à ces avancées ?

Les futurs modèles Llama devraient intégrer des capacités multimodales avancées, y compris la compréhension des images, des vidéos et de la parole. Nous pensons que les organisations devraient se préparer en investissant dans une infrastructure qui prend en charge l'intégration de données multimodales ; le personnel devrait réfléchir à la manière de tirer parti de ces fonctionnalités avancées et envisager comment ces capacités pourraient améliorer leurs applications d'IA existantes. De plus, la communauté open source optimisera probablement cette génération de modèles, les rendant plus rapides lors de l'inférence et réduisant les besoins en calcul, ce qui conduira à des systèmes d'IA plus efficaces et accessibles à tous.