Au cours de la semaine, la bataille entre les titans du code source fermé et du code source ouvert s'est intensifiée, tout cela au nom de « Construisons-le ensemble » et "rendre les modèles plus accessiblesOpenAI a publié GPT-4o mini le 18 juillet, Meta a publié Llama 3.1 405B le 23 juillet et Mistrial a publié le modèle large2 le 24 juillet

Apparemment, tout le monde cherche à attirer l'attention des développeurs, à ce que les applications utilisent leurs modèles. Au-delà des motivations, quelles sont les principales différences entre ces modèles ?

Cet article fournit une analyse des trois modèles et des suggestions en termes de cas d'utilisation les plus courants, ainsi qu'un aperçu de l'Est avec une prédiction de ce qui pourrait se profiler à l'horizon pour la scène LLM chinoise.

GPT4o mini – Le modèle d'IA le plus efficace d'OpenAI à ce jour

1. Conçu pour une faible latence et un débit élevé, permettant des applications en temps réel telles que les chatbots de support client et la documentation automatisée
2. Taille du modèle : Bien que le nombre exact de paramètres ne soit pas spécifié, il est décrit comme un « petit modèle » par rapport aux versions plus grandes comme GPT-4.
3. Modalités : Prend actuellement en charge les entrées de texte et de vision, avec des plans pour la prise en charge audio et vidéo à l'avenir.
4. Fonctionnalités de sécurité : Mesures de sécurité intégrées pour résister aux jailbreaks, bloquer les injections d'invites et empêcher les extractions d'invites du système.
5. Prix : $0,15 par million de jetons d'entrée et $0,60 par million de jetons de sortie

LLama 3.1 405B – Le plus grand modèle d'IA de Meta à ce jour 

1. Il a été formé sur plus de 15 000 milliards de jetons utilisant 16 000 GPU Nvidia H100.
2. Le modèle prend en charge huit langues : anglais, allemand, français, italien, portugais, hindi, espagnol et thaï.
3. Amélioration des capacités de raisonnement et de résolution de problèmes
4. Résumé de texte long et capacités conversationnelles avancées
5. Les points forts de Meta « Les développeurs peuvent exécuter l'inférence sur Llama 3.1 405B sur leur propre infrastructure à environ 50% le coût d'utilisation de modèles fermés comme GPT-4o, pour les tâches d'inférence à la fois face à l'utilisateur et hors ligne » dans son annonce d'hier. 

Mistral Large 2 123B – Le dernier modèle d'IA de Mistral (une startup française) 

1. Conçu pour l'inférence à nœud unique avec des applications à long contexte à l'esprit, ce qui le rend très efficace et capable d'un débit élevé
2. Connu pour ses excellentes performances en matière de génération de code et de raisonnement mathématique, ainsi que pour sa prise en charge de plus de 80 langages de codage. 
3. Raisonnement et connaissances avancées
4. Hallucinations réduites car il est entraîné à reconnaître lorsqu'il manque d'informations suffisantes
5. Gratuit pour la recherche et l'utilisation non commerciale

Fonctionnalité/Modèle	GPT-4o Mini	Lama 3.1 405B	Mistral Grand 2
Paramètres	Non spécifié	405 milliards	123 milliards
Fenêtre de contexte	128 000 jetons	128 000 jetons	128 000 jetons
Langues prises en charge	50+	Huit	Des dizaines
Langages de codage pris en charge	Non spécifié	Non spécifié	80+
Score de compréhension et de raisonnement du langage (MMLU)	82%	88.6%	84%
Faits saillants des performances	Rentable et personnalisable	Raisonnement, codage, utilisation d'outils	Génération de code, mathématiques
Utilisation commerciale	Disponible avec prix	Nécessite une licence pour les grandes entreprises	Nécessite une licence payante
Déploiement	Efficace, personnalisable	Nécessite plusieurs GPU	Inférence à nœud unique

Tableau comparatif de GPT-4o Mini vs. Llama 3.1 405B vs. Mistral Large 2  

Alors, quel est le problème ? Le cas d'utilisation pratique numéro 1 des trois modèles.

GPT-4o Mini : Idéal pour les entreprises à la recherche de solutions d'IA rentables et personnalisables pour des applications spécifiques à des tâches précises. Les principaux cas d'utilisation sont les chatbots en périphérie et le support client.

La faible latence et la rentabilité du GPT-4o Mini en font un outil idéal pour le développement de chatbots d'assistance client en temps réel, en particulier du côté périphérique, par exemple un smartphone. Ses solides capacités de compréhension et de génération de langages permettent de fournir des réponses rapides et précises aux requêtes des clients dans plusieurs langues.

Lama 3.1 405B : Intégré aux produits Meta, Llama 3.1 405B est adapté aux tâches avancées de raisonnement, de codage et de multilingue. Son grand nombre de paramètres et sa fenêtre contextuelle le rendent puissant mais gourmand en ressources. Le cas d'utilisation le plus courant est la génération de données synthétiques.

Llama 3.1 405B excelle dans la génération de données synthétiques de haute qualité, ce qui est particulièrement utile pour la formation et le réglage fin d'autres modèles d'IA. Cette capacité est particulièrement utile dans des secteurs tels que la santé, la finance et la vente au détail, où l'accès aux données du monde réel peut être limité en raison des exigences de confidentialité et de conformité. La grande taille du modèle et sa formation approfondie lui permettent de reconnaître des modèles complexes et de générer des ensembles de données diversifiés et réalistes tout en préservant la confidentialité.

Mistral Large2 : Idéal pour les applications nécessitant de solides capacités de génération de code et de raisonnement mathématique. Sa prise en charge de dizaines de langages et sa conception d'inférence à nœud unique le rendent adapté à la recherche et aux utilisations non commerciales, avec un potentiel d'applications commerciales via une licence payante. Le principal cas d'utilisation est la génération et le débogage de code avancés.

Accélérez le développement d'applications telles que le prototypage rapide, par exemple la génération de squelettes de code, la migration et la refactorisation de code, par exemple l'aide à la traduction de code entre différents langages de programmation. Assistance au débogage : fournit un support de débogage interactif, aidant les développeurs à comprendre et à résoudre les problèmes plus efficacement.

Conclusion 

Chaque modèle a ses points forts :

• Mistral Grand 2 : Excelle dans la génération de code et le raisonnement mathématique en mettant l'accent sur l'efficacité et le débit élevé.
• Lama 3.1 405B : Offre des capacités de raisonnement et de codage robustes avec un support linguistique étendu, idéal pour les tâches complexes.
• GPT-4o Mini : Fournit une solution rentable et personnalisable adaptée aux entreprises ayant des besoins spécifiques.

Un aperçu de l'Est 

Alors que cette bataille de LLM of Titans s'intensifie, les dragons et les tigres LLM de l'est ne dormiront sûrement pas. Les goûts de Bytedance, IA Zhipu, Baichun, et Tir sur la lune travaillent tous 24 heures sur 24 pour faire avancer la sortie de leurs modèles. Baichuan vient d'annoncer la fermeture de son augmentation de la série A de $700M pour accélérer le développement de son modèle. Une société de modèles chinoise très mystérieuse et furtive, Recherche profonde, a publié le Mode DeepSeek-V2l, un modèle open source 236B MoE, en mai qui fournit une très performance compétitive au turbo GTP-4o en matière de mathématiques et de génération de code.   

Je prédis donc qu'un modèle aux performances comparables à celles de Llama 3.1 405B, commercialisé par une société chinoise de LLM dans les trois prochains mois, sera lancé. Et si la course à l'attention des développeurs et des applications fonctionnant sur ces modèles est au cœur de la compétition, sachant que la Chine compte le plus grand nombre de développeurs de logiciels au monde (près de 7 millions de personnes), il reste à voir comment cette compétition évoluera au milieu de la division de l'écosystème mondial de l'IA. 

Un combat à trois mis à jour : GPT4o Vision contre Llama 3.2 Vision contre Mistral Large 2 (octobre 2024)

Dans la continuité de cette série de comparaisons, nous revenons maintenant au quatrième trimestre 2024 sur les dernières versions de ces trois puissants modèles, chacun repoussant les limites des applications de l'IA : La vision GPT4o d'OpenAI, Vision du Lama de Meta 3.2, et Mistral Grand 2Ces modèles sont sur le point de révolutionner la façon dont les industries gèrent le texte, les images, la vidéo, l’audio et même la génération de code, chacun excellant dans son propre créneau.

Alors que l’IA devient de plus en plus compétitive, le débat entre les outils polyvalents multimodaux et les outils spécialisés est plus important que jamais. Les entreprises doivent-elles se concentrer sur un modèle polyvalent comme GPT-4o, capable de gérer une large gamme d’entrées, ou sur un modèle spécialisé comme Llama 3.2, conçu pour la précision dans des tâches spécifiques ? Et où se situe Mistral Large 2, un modèle doté de solides capacités de génération de code, dans l’équation ? Dans cet article, nous explorons les points forts, les cas d’utilisation et les applications pratiques de chaque modèle pour vous aider à décider lequel est le mieux adapté à vos besoins.

Vision GPT4o

Vision GPT4o est le dernier modèle multimodal d'OpenAI, conçu pour exceller dans les tâches impliquant un raisonnement complexe en plusieurs étapes. Ce modèle peut traiter non seulement du texte et des images, mais également des entrées audio et vidéo, ce qui en fait le modèle d'IA le plus polyvalent disponible aujourd'hui. Avec sa grande fenêtre de contexte de 128 000 jetons et une capacité de sortie allant jusqu'à 16 384 jetons, GPT4o Vision peut gérer de longues conversations, des analyses de données détaillées et des tâches de raisonnement approfondies.

Pour les entreprises qui ont besoin d'une solution tout-en-un capable de gérer différents types d'entrées dans une variété de tâches, GPT4o Vision est le choix évident. Cependant, cette polyvalence a un prix élevé, avec une structure de prix qui pourrait rapidement s'accumuler pour des implémentations à grande échelle. Malgré cela, la force de GPT4o Vision dans des domaines tels que la santé, la navigation de véhicules autonomes et la création de contenu en fait un investissement rentable pour les entreprises qui repoussent les limites de la technologie de l'IA.

Cas d'utilisation:

1. Imagerie médicale et diagnostic:GPT-4o Vision analyse des données médicales complexes en intégrant du texte, des images et de l'audio. Par exemple, dans les hôpitaux, il peut traiter des images médicales en parallèle des dossiers des patients pour faciliter le diagnostic, accélérant ainsi l'identification des anomalies dans les examens IRM ou CT. Ses capacités multimodales permettent une interprétation holistique des dossiers des patients, améliorant ainsi la précision du diagnostic.

2. Navigation de véhicule autonome:Dans les voitures autonomes, GPT-4o Vision peut traiter les flux vidéo, les données des capteurs et même les entrées audio pour aider à prendre des décisions en temps réel sur la navigation et la sécurité. En intégrant la vidéo des caméras embarquées aux données des capteurs, il garantit que le véhicule peut détecter les obstacles, les conditions de la route et d'autres variables sur la route.

3. Création de contenu:GPT-4o Vision est également un outil puissant pour les secteurs tels que les médias, où il peut générer des sous-titres pour les vidéos, écrire des scripts basés sur des données visuelles et créer du contenu interactif qui fusionne des images, du texte et même de l'audio, parfait pour des applications telles que les reportages d'actualité et le marketing numérique.

Lama 3.2 Vision

Lama 3.2 VisionLe dernier modèle de Meta est conçu pour être un outil hautement efficace et spécialisé dans la gestion des entrées de texte et d'images. Alors que la force de GPT4o Vision réside dans sa polyvalence multimodale, Llama 3.2 Vision est plus ciblé, excellant dans les tâches qui nécessitent précision et efficacité dans le traitement des données visuelles. Avec 90 milliards de paramètres et une fenêtre contextuelle de 128 000 jetons, ce modèle est adapté aux secteurs tels que la finance, la logistique et la technologie juridique, où l'analyse de documents et le traitement d'images sont essentiels.

En particulier, Lama 3.2 Vision est idéal pour les entreprises qui traitent de gros volumes de données visuelles et textuelles, telles que des rapports financiers, des documents juridiques et des graphiques logistiques. Sa capacité à interpréter des images statiques et des documents structurés à un coût inférieur à celui de GPT4o en fait une option plus économique pour les entreprises qui n'ont pas besoin des capacités multimodales de son homologue OpenAI.

Cas d'utilisation:

1. Analyse des rapports financiers:Llama 3.2 Vision est parfaitement adapté aux secteurs tels que la finance, où de grandes quantités de données statiques, de diagrammes et de graphiques doivent être traitées. Un analyste financier peut utiliser Llama 3.2 pour interpréter automatiquement les rapports financiers trimestriels, lire les bilans et visualiser les principales tendances telles que la croissance des revenus et la répartition des dépenses. Sa précision dans l'analyse des graphiques lui permet de générer des informations plus rapidement et plus précisément qu'un examen manuel.

2. Interprétation de documents juridiques:Pour les cabinets juridiques, Llama 3.2 Vision peut analyser les contrats et les documents juridiques, signaler les clauses critiques, les risques de non-conformité ou les domaines nécessitant une attention particulière. Sa capacité à comprendre la structure des documents juridiques et à analyser les données visuelles qui les accompagnent, telles que les graphiques ou les tableaux dans les rapports, améliore la productivité des cabinets juridiques qui traitent de gros volumes de contrats et de dossiers.

3. Logistique et gestion de la chaîne d'approvisionnement:Dans des secteurs comme la logistique, où l'efficacité est essentielle, Llama 3.2 Vision peut traiter les rapports d'entrepôt, les graphiques d'inventaire et les enregistrements d'expédition pour fournir des informations en temps réel. Son interprétation visuelle des données permet aux responsables logistiques d'optimiser les itinéraires, de minimiser les coûts et de garantir le bon fonctionnement des chaînes d'approvisionnement en détectant les goulots d'étranglement dans les données.

Mistral Grand 2

Mistral Grand 2 n'est peut-être pas aussi largement reconnu que GPT4o ou Llama 3.2, mais il s'est rapidement fait un nom dans la communauté de l'IA, en particulier pour les développeurs et les chercheurs. Ce modèle est spécialisé dans génération de code et raisonnement mathématique, ce qui le rend particulièrement utile pour les industries qui s'appuient sur la programmation et des tâches de calcul complexes. Avec la prise en charge de plus de 80 langages de codage et sa capacité à fonctionner efficacement sur un seul nœud, Mistral Large 2 est une solution rentable pour les développeurs qui ont besoin d'un modèle d'IA qui excelle dans la génération de code, le débogage et d'autres applications à contexte long.

Sa disponibilité gratuite pour la recherche et l'utilisation non commerciale en fait également une option intéressante pour les projets universitaires et à petite échelle. Cependant, pour les entreprises souhaitant le déployer à des fins commerciales, une licence payante est requise.

Cas d'utilisation:

1. Prototypage rapide et génération de squelettes de code:Mistral Large 2 est très efficace pour générer du code à partir de zéro, ce qui en fait l'outil idéal pour les développeurs travaillant sur le prototypage rapide. Qu'une startup développe une nouvelle application ou qu'une entreprise technologique teste différentes approches logicielles, Mistral peut rapidement générer des squelettes de code qui peuvent être développés en applications fonctionnelles.

2. Refactorisation et migration de code:Pour les entreprises qui passent d'un langage de programmation à un autre, Mistral Large 2 offre un soutien précieux en refactorisant automatiquement le code ou en le traduisant entre les langages. Par exemple, si une entreprise migre des systèmes existants écrits en C++ vers un langage plus moderne comme Python, Mistral peut l'aider à garantir que la migration se déroule sans problème et sans erreurs.

3. Assistance au débogage:Les développeurs peuvent également utiliser Mistral Large 2 pour déboguer des bases de code complexes. Le modèle peut analyser le code, identifier les bugs ou problèmes potentiels et même suggérer des correctifs. Cela permet aux développeurs de gagner du temps en automatisant une partie du processus de dépannage, ce qui permet d'accélérer les cycles de développement.

Tableau comparatif : principales caractéristiques de GPT4o Vision vs. Llama 3.2 Vision vs. Mistral Large 2

Cas d’utilisation réels : quel modèle correspond à vos besoins ?

• Vision GPT4o:Idéal pour les entreprises qui doivent traiter simultanément divers formats de données (texte, images, audio, vidéo). Pour les tâches complexes à enjeux élevés, telles que l'imagerie médicale, la conduite autonome ou le traitement vidéo en temps réel, GPT-4o Vision offre une polyvalence et des performances inégalées.
• Lama 3.2 Vision:Une option économique pour les entreprises qui se concentrent sur l'analyse d'images statiques et de textes. Si votre entreprise s'occupe d'interprétation de documents, de rapports financiers ou d'analyse de graphiques, la précision et la rentabilité de Llama 3.2 Vision en font un outil idéal.
• Mistral Grand 2:Idéal pour les développeurs et les chercheurs à la recherche de solides capacités de génération de code et de raisonnement mathématique. Sa prise en charge de plus de 80 langages de codage et sa licence de recherche gratuite en font un excellent outil pour les institutions universitaires, les startups et les développeurs travaillant sur des projets logiciels.

Conclusion : choisir le bon modèle pour votre entreprise

Dans la bataille de Vision GPT4o, Lama 3.2 Vision, et Mistral Grand 2, il n'y a pas de gagnant évident, seulement le meilleur modèle pour votre cas d'utilisation spécifique. Si vous avez besoin d'une solution polyvalente et complète, Vision GPT4o est le couteau suisse de l'IA, capable de gérer un large éventail de tâches. Pour les entreprises axées sur l'analyse de documents et d'images à moindre coût, Lama 3.2 Vision est un concurrent sérieux. Enfin, Mistral Grand 2 se distingue dans la génération de code et le raisonnement mathématique, ce qui en fait le modèle de référence pour les développeurs et les chercheurs.

À l’avenir, la concurrence entre ces modèles et les nouveaux venus sur la scène chinoise de l’IA ne fera que s’intensifier. Avec des entreprises comme Bytedance et Zhipu AI qui repoussent les limites, on peut s’attendre à l’émergence de modèles encore plus spécialisés. La question est de savoir qui, en fin de compte, captera l’attention du marché dans cet espace en évolution rapide ?

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