En octobre 2024, le paysage des modèles de langage de grande taille (LLM) est en pleine évolution, marqué par des avancées technologiques et des applications variées. Cet article se concentre sur les LLM les plus performants, en intégrant des classements fournis par des institutions de référence et en examinant des modèles récents comme YI, qui ont gagné en notoriété.
Critères de sélection des LLM
Pour établir ce classement, plusieurs critères ont été considérés :- Performance : Évaluée par la précision et la capacité à accomplir diverses tâches.
- Innovations Technologiques : Nouvelles fonctionnalités et architectures.
- Adaptabilité : Capacité à être utilisé dans différents contextes industriels.
- Sécurité et Éthique : Considérations sur la gestion des données et l'impact social.
- Accessibilité : Disponibilité pour les développeurs et entreprises.
Classement des LLM
Voici un aperçu des LLM les plus performants en octobre 2024, basé sur plusieurs sources de référence, y compris les scores obtenus dans les benchmarks multicritères :| Rang | Modèle | Version | Klu Index | Benchmark Moyen | MMLU | GPQA | HumanEval | MATH | Caractéristiques Uniques | Cas d'Utilisation Principaux |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GPT-4 Turbo | turbo-2024-04-09 | 100 | 87.70% | 86.50% | 48.0% | 90.20% | 72.20% | Meilleur pour le code et le raisonnement | Chatbots, création de contenu |
| 2 | o1-preview | 2024 | 99 | 90.70% | N/A | N/A | N/A | N/A | Excellente performance en raisonnement complexe | Applications AI avancées |
| 3 | GPT-4 Omni | 2024-08-06 | 98 | 85.40% | N/A | N/A | N/A | N/A | Multimodal, intégration texte/image | Applications AI avancées |
| 4 | Claude 3.5 Sonnet | 2024 | 97 | 82.25% | 88.70% | 59.40% | 92.00% | 71.10% | Focus sur la sécurité et l'éthique | Assistants d'entreprise, interactions sensibles |
| 5 | Gemini Pro 1.5 | 2024 | 96 | 73.61% | N/A | N/A | N/A | N/A | Modèle de récompense optimisé | Recherche avancée, applications multimédias |
| 6 | Yi-34Bx2-MoE-60B | 2024 | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | Architecture Mixture-of-Experts, bilingue | Traduction, génération de contenu |
| 7 | Mistral | 2024 | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | Open-source performant avec fine-tuning | Applications variées dans l'IA |
| 8 | LLaMA 3 | 2023 | N/A | N/A | N/A | N/A | =N/A | =N/A | = Open-source avec flexibilité pour la recherche = Applications académiques et recherche | |
| 9 | Perplexity | =2024 | =N/A | =N/A | =N/A | =N/A | =N/A | =N/A | = Moteur de recherche axé sur la précision = Recherche d'informations | |
| 10 | =Phind | =2024 | =N/A | =N/A | =N/A | =N/A | =N/A | =N/A | = Conçu pour les développeurs = Recherche technique et développement |
Focus sur le Modèle YI
Le modèle Yi-34Bx2-MoE-60B, développé par Cloudyu, a récemment attiré l'attention grâce à sa capacité bilingue en anglais et en chinois. Avec une architecture Mixture-of-Experts (MoE) comportant 60 milliards de paramètres, il se distingue par :- Génération de Texte : Capable de produire des textes cohérents et contextuellement pertinents.
- Traduction : Performances élevées dans la traduction entre l'anglais et le chinois.
- Applications Diversifiées : Utilisé pour la création de contenu, les systèmes de dialogue, et l'analyse de texte.
Perspectives d'Experts
Les experts s'accordent à dire que les LLM continueront à transformer divers secteurs. Selon un rapport d'Actuia, les LLM pourraient générer jusqu'à 50 % de gains de productivité dans les entreprises grâce à leur capacité à automatiser des tâches complexes comme la rédaction d'emails ou l'analyse de données.De plus, IBM a mis à jour ses modèles avec Granite 3.0, qui se concentre sur l'adaptabilité aux besoins des entreprises tout en maintenant une efficacité élevée. Ce modèle est conçu pour rivaliser avec d'autres grands noms tout en offrant une solution open-source.Analyse du classement
GPT-4 Turbo
GPT-4 Turbo (version turbo-2024-04-09) continue de régner suprême dans le monde des LLM grâce à sa compréhension naturelle du langage et ses capacités multimodales. Avec un score Klu Index de 100, un benchmark moyen de 87.70%, un score MMLU de 86.50%, un score GPQA de 48.0%, et un score HumanEval de 90.20%, il est largement utilisé dans diverses applications allant du support client à la création de contenu.o1-preview
Le modèle o1-preview excelle en raisonnement complexe avec un Klu Index de 99 et un benchmark moyen impressionnant de 90.70%.GPT-4 Omni
La version Omni (GPT-4o) offre une approche multimodale avancée qui permet une intégration fluide du texte et des images avec un Klu Index de 98 et un benchmark moyen de 85.40%.Claude 3.5 Sonnet
Claude se positionne comme un concurrent sérieux grâce à son accent sur la sécurité et l'éthique. Avec un Klu Index de 97, un benchmark moyen de 82.25%, un score MMLU impressionnant de 88.70%, ainsi que des scores élevés dans plusieurs autres benchmarks (comme HumanEval avec 92.00%), il est adopté par plusieurs entreprises soucieuses d'une utilisation responsable de l'IA.Gemini Pro
Gemini Pro a gagné en popularité grâce à ses capacités multimodales qui lui permettent d'intégrer efficacement texte, image et audio avec un Klu Index de 96 et un benchmark moyen de 73.61%.Conclusion
Le mois d'octobre 2024 marque une période dynamique pour les LLM, avec une compétition accrue entre modèles innovants comme Yi et Granite. Alors que ces technologies continuent d'évoluer, leur intégration dans divers secteurs promet non seulement d'améliorer l'efficacité mais aussi de redéfinir la manière dont nous interagissons avec l'intelligence artificielle. Les entreprises doivent donc rester vigilantes face aux choix stratégiques liés à ces outils puissants.Sources
- Klu.ai - LLM Leaderboard Klu.ai
- Restack.io - Top AI Models Of 2024 Restack.io
- Klu.ai - LLM Benchmarks Klu.ai
- Euronews - New AI models more likely to give a wrong answer than admit they don't know Euronews
- Subscribed.fyi - Top Large Language Models Ranking Guide Subscribed.fyi
