LLAMA 2 LLM : Présentation et Capacités

Ces dernières années, les grands modèles de langage (LLM) ont révolutionné le traitement automatique du langage naturel (NLP). Ils permettent de générer du texte, de traduire et bien d’autres choses encore.

Dans ce contexte, LLAMA 2 est une famille de grands modèles de langage (Large Language Models, LLM) développée par Meta (ex-Facebook) AI, lancée officiellement en 2023. Reposant sur l’architecture Transformer, LLAMA 2 a été pré-entraîné sur un ensemble massif de données comprenant du texte et du code. D’où une polyvalence remarquable dans le traitement automatique du langage naturel (NLP).

Il est conçu pour générer du texte, traduire des langues, résumer des documents, réécrire des passages, répondre à des questions, et même générer du code informatique.

Qu'est-ce que LLAMA 2 ?

LLAMA 2 se distingue par sa mise à disposition gratuite pour la recherche et l’utilisation commerciale, contrairement à la première version qui était réservée à un usage strictement académique et non commercial. Cette ouverture vise à démocratiser l’accès à l’intelligence artificielle générative, permettant à un large éventail d’utilisateurs, des chercheurs aux entreprises, de tirer parti de ses capacités avancées.

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Les Nouveautés de LLAMA 2 par rapport à LLAMA 1

LLAMA 2 représente une avancée significative par rapport à son prédécesseur, LLAMA 1, sur plusieurs aspects :

• Taille et diversité des modèles : LLAMA 2 propose des modèles allant de 7 à 70 milliards de paramètres, contre 7 à 65 milliards pour LLAMA 1. Le modèle de 70 milliards de paramètres est l’un des plus grands disponibles en open source actuellement.
• Volume de données d’entraînement : LLAMA 2 a été entraîné sur un corpus bien plus vaste, avec environ 2 000 milliards de tokens (soit près du double de LLAMA 1). Cette augmentation permet au modèle d’acquérir une compréhension plus fine et nuancée du langage.
• Longueur de contexte : La capacité de LLAMA 2 à traiter des contextes plus longs a doublé par rapport à LLAMA 1. À la clef, de plus grandes cohérence et pertinence des réponses sur de longues conversations ou documents.
• Accessibilité et licence : LLAMA 2 est disponible pour un usage commercial et pour la recherche. Une évolution significative dans la mesure où la licence restrictive de LLAMA 1 le limitait à la recherche académique.
• Innovations architecturales : LLAMA 2 intègre des techniques avancées comme la pré-normalisation RMS Norm, l’activation Swigglue et l’encodage positionnel Rotary (ROPE), qui renforcent la stabilité et la performance du modèle.
• Sécurité et robustesse : Un effort particulier a été porté sur le fine-tuning pour améliorer la sécurité et la pertinence des réponses, en intégrant plus d’un million d’annotations humaines pour affiner le comportement du modèle.

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Les Capacités de LLAMA 2

LLAMA 2 se caractérise par sa compréhension du langage naturel et sa capacité à générer du texte à l’instar des autres LLM, mais aussi par sa capacité à générer du code avec sa déclinaison dédiée, Code LLAMA.  

Compréhension du Langage Naturel

LLAMA 2 excelle dans la compréhension du langage naturel grâce à son entraînement massif et à la diversité de ses sources de données. Il est ainsi capable de :

- Analyser, interpréter et répondre à des questions complexes

- Résumer des textes longs

- Extraire des informations clés

- Comprendre le contexte implicite d’une conversation ou d’un document

Comme beaucoup de LLM, une certaine opacité entoure le corpus (large jeu de données) utilisé par Meta AI pour son entraînement. En effet, Meta AI ne précise que LLAMA 2 a été entraîné sur un « nouveau mélange de données en ligne accessibles publiquement » (new mix of publicly available online data), mais sans donner plus de précision. Meta AI avait été plus disert s’agissant de LLAMA 1 en fournissant une description relativement détaillée du corpus.

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Génération de Texte

La génération de texte est l’une des forces principales de LLAMA 2. Il peut produire des articles, des histoires, des scripts, des descriptions produits, des réponses à des emails ou encore des contenus créatifs adaptés à différents publics et contextes. Sa capacité à générer un texte fluide, cohérent et pertinent rivalise avec les meilleurs modèles propriétaires du marché. Cela étant, LLAMA 2 a été entraîné à 89,70 % sur des données en anglais, le français n’apparaît qu’en 3^ème position (0,16%) des langages identifiés.

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Applications en Programmation

LLAMA 2, particulièrement sa déclinaison Code LLAMA, est optimisé pour la génération et la compréhension de code informatique. La prise en charge inclut les principaux langages de programmation comme Python, C++, Java, PHP ou encore JavaScript. Il peut générer du code à partir de descriptions en langage naturel, expliquer des segments de code, corriger des erreurs et même suivre des instructions complexes pour automatiser des tâches de développement.

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LLAMA 2 : Un Modèle Open Source

L’un des aspects les plus marquants de LLAMA 2 est son statut open source. Meta a choisi de publier le modèle sous une licence permissive qui autorise la recherche et l’utilisation commerciale, ce qui le distingue de la plupart des LLM propriétaires comme GPT-4 (OpenAI) ou Claude (Anthropic). Un changement vis-à-vis de son prédecesseur LLAMA 1 qui n’était disponible que sous une licence restrictive pour de la recherche académique.

Cette ouverture favorise l’innovation collaborative, la transparence et l’auditabilité du modèle. Elle permet également aux développeurs et aux entreprises d’adapter LLAMA 2 à leurs besoins spécifiques, de l’intégrer dans leurs applications, mais aussi de le peaufiner (fine-tuning) sur des jeux de données privés pour des cas d’usage spécialisés.

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Comment Utiliser LLAMA 2 ?

LLAMA 2 peut être utilisé de plusieurs façons, selon les besoins et les ressources disponibles :

• Déploiement local ou sur serveur dédié : Les utilisateurs peuvent télécharger les poids du modèle et l’exécuter localement ou sur des serveurs dédiés, offrant un contrôle total sur la confidentialité et la personnalisation. Néanmoins, cela impose de disposer d’une infrastructure matérielle dotée d’une puissance de calcul importante.
• Via des API cloud : Des fournisseurs de cloud proposent LLAMA 2 comme service prêt à l’emploi. De cette façon, il est possible d’intégrer facilement le modèle dans des applications via des appels API. Cette solution est plus adaptée à ceux qui ne disposent pas d’infrastructure matérielle dédiée.
• Fine-tuning personnalisé : Les entreprises et chercheurs peuvent affiner LLAMA 2 sur leurs propres données à l’aide de techniques comme LoRA ou QLoRA. LoRA (Low-Ranked Adaptation) permet d’adapter un grand modèle d’apprentissage automatique à des utilisations spécifiques sans avoir à entraîner de nouveau l’ensemble du modèle. QLoRA (Quantized Low-Ranked Adaptation) sert à adapter le modèle à des tâches ou des domaines spécifiques tout en optimisant l’utilisation des ressources matérielles. LoRA est plus rapide et moins coûteux, mais QLoRA utilise moins de ressources GPU, lui permettant de prendre en charge des longueurs de séquences maximales plus élevées.
• Intégration dans des applications : Grâce à des bibliothèques populaires comme Transformers (Hugging Face), il est possible de charger, d’utiliser et de peaufiner LLAMA 2 en quelques lignes de code Python.

Exemple d’utilisation en Python :

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-LLAMA/LLAMA-2-7b")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-LLAMA/LLAMA-2-7b")

prompt = "Explique le concept de LLM en français."

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs)

print(tokenizer.decode(outputs[0]))

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Les Avantages de LLAMA 2 pour les Entreprises

Du fait qu’il soit open source et gratuit pour un usage commercial, LLAMA 2 offre de nombreux avantages pour les entreprises souhaitant intégrer l’IA générative dans leurs processus :

• Réduction des coûts : Comme toute solution open source, LLAMA 2 permet d’éviter les frais de licence élevés associés aux solutions propriétaires.
• Personnalisation grâce au fine-tuning : En réentraînant le modèle sur leurs propres données, les entreprises peuvent adapter le modèle à leurs besoins spécifiques : service client, génération de contenu, analyse de données, automatisation de tâches…
• Confidentialité et souveraineté des données : Un déploiement local garantit que les données sensibles ne quittent pas l’infrastructure de l’entreprise, un atout majeur pour les secteurs réglementés. Néanmoins, cela suppose de disposer d’une infrastructure matérielle performante.
• Innovation accélérée : L’accès au code source et la possibilité de fine-tuning favorisent l’expérimentation et l’innovation. Et, plus important encore, permettent de développer des solutions sur mesure rapidement.
• Applications variées : De la génération de rapports à l’assistance technique, en passant par la création de chatbots, l’analyse de sentiment ou la génération de code, les cas d’usage sont quasi illimités.

LLAMA 2 marque une étape décisive dans la démocratisation de l’intelligence artificielle générative. Sa puissance, sa flexibilité et son ouverture peuvent faire du modèle de Meta AI un outil de choix pour les chercheurs, les développeurs ou les entreprises souhaitant exploiter le plein potentiel du langage naturel et de l’automatisation intelligente. Grâce à LLAMA 2, l’IA devient plus accessible et personnalisable.

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