Rencontrez Llama 3 - un modèle de langage large open source (LLM) créé par Meta qui secoue le marché de l'IA générative et peut prendre en charge une large gamme de cas d'utilisation. Ce guide explore ce que c'est et comment cela peut changer votre façon de travailler. 

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Le monde de l'intelligence artificielle générative (IA) est appelé à croître au cours des prochaines années, atteignant 1,3 milliard de dollars de revenus d'ici 2032. Avec cette expansion, il n'est pas étonnant que tant d'entreprises rivalisent pour construire le meilleur LLM possible.

Meta ne fait pas exception. En avril 2025, il a lancé Llama 3, un LLM innovant et puissant qui fixe de nouveaux standards de qualité pour les autres concurrents. Ce qui rend ce modèle d'IA différent des autres outils, c'est qu'il est open source et formé sur des ensembles massifs de données.

Mais ne perdons pas plus de temps. Plongez dans cet article pour explorer ce qu'est Meta Llama 3, ses principales fonctionnalités et cas d'utilisation, et bien plus encore. 

Qu'est-ce que Meta Llama 3 ?

Llama 3 est le dernier LLM de Meta AI conçu pour plusieurs cas d'utilisation, tels que répondre à des questions en langage naturel, écrire du code et générer des idées. 

Étant donné que cet assistant AI est formé sur d'énormes quantités de données d'entraînement, il comprend le contexte et répond comme un humain, ce qui le rend utile pour la rédaction de contenu et la fourniture d'informations.

Llama 3, contrairement aux autres modèles de Llama, est livré avec un pré-entraînement et un réglage fin des instructions avec 8 milliards ou 70 milliards de paramètres, ce qui le rend idéal pour de multiples tâches, y compris la génération de code et la résumé.  

Ce modèle open-source est également disponible gratuitement sur Hugging Face, Microsoft Azure, NVIDIA NIM, AWS et Google Cloud.

Mais qu'est-ce qui le différencie des versions précédentes ? Découvrons-le. 

En quoi Llama 3 diffère de Llama 2 ?

Qu'est-ce qui rend Llama 3 meilleur que Llama 2 ? Ils ne devraient pas être si différents, n'est-ce pas ? 

Eh bien, tout d'abord, le Llama 3 de Meta possède un ensemble de données de 15 billions de tokens (permettant un encodage du langage plus efficace et de meilleures performances), ce qui est 7 fois plus grand que les modèles précédents.

Avec le tokenizer de Llama 3 prenant en charge 128 000 tokens, il est plus performant que les autres versions de Llama, offrant une précision, un raisonnement et une fiabilité inégalés. 

De plus, selon Meta, ils ont inclus 4 fois plus de code et couvert 30 langues. Ils ont également ajouté Code Shield, une barrière de sécurité qui intercepte tout code défectueux que Llama 3 pourrait générer. 

En conclusion, bien que Llama 3 ait la même architecture de transformateur que Llama 2, il est meilleur et plus efficace que les générations antérieures. 

Voici ce qu'un utilisateur de Reddit a à dire à ce sujet 

“Même avec les tests limités possibles jusqu'à présent, il est déjà clair que le modèle 70B est le meilleur modèle open-source actuellement. Il a déjà été dit que d’autres tailles de modèles et fenêtres de contexte plus grandes suivront. 

Mais si Llama 3 est si bon dans ce qu'il fait, quelles sont ses principales caractéristiques ? 

Pas de problème ; nous pouvons explorer ce sujet dans la section suivante. 

Quelles sont les principales fonctionnalités de Llama 3 ?

Il doit y avoir quelque chose chez Llama 3 qui attire tant de gens. Après tout, Llama 3 surpasse les autres concurrents comme Claude 3 ou ChatGPT de 15% en moyenne sur les benchmarks en IA. Mais qu'est-ce qui donne à Llama 3 l'avantage?

Jetons un coup d'œil à ses caractéristiques clés; elles pourraient fournir la réponse que nous cherchons : 

• Modèles paramétriques : Meta propose des modèles à deux paramètres, tels que Llama 3 70b et 8b. Dépassant Llama 2 dans ce domaine, ce LLM de nouvelle génération améliore l'efficacité, améliore la génération de code et optimise les performances du modèle pour des scénarios réels. 
• Ensembles de données d'entraînement : Pour faire de Llama 3 le meilleur, Meta l'a entraîné sur de grands ensembles de données de haute qualité. En recueillant plus de 15T de jetons issus de sources publiques, Llama 3 est prêt pour de nombreux cas d'utilisation multilingues. Meta a créé des pipelines de filtrage, tels que des filtres NSFW et heuristiques, des classificateurs de qualité et une déduplication sémantique. 
• Architectures de modèle : Llama 3 conserve son architecture de transformateur à décodeur uniquement, mais elle est accompagnée de plusieurs améliorations. Premièrement, Llama 3 code le langage de manière plus efficace, améliorant significativement sa performance. Deuxièmement, Llama a intégré Grouped Query Attention (GQA) dans les deux modèles à paramètres, ce qui augmente l'efficacité d'inférence. 
• Mise à l'échelle après l'entraînement : Meta a développé des lois de mise à l'échelle détaillées qui lui ont permis de prédire les performances de Llama 3 sur des tâches clés, telles que la génération de code évaluée sur le banc d'essai HumanEval. De plus, Meta a développé une pile de formation avancée qui automatise la gestion des erreurs et maximise le temps de fonctionnement du GPU. 
• Ajustement fin de l'instruction : La nouvelle approche de Meta pour l'ajustement post-entraînement est un mélange d'échantillonnage de rejet, d'optimisation de politique proximale (PPO) et d'optimisation directe des préférences (DPO). Cette combinaison améliore la qualité des incitations et la performance de Llama 3. 

Eh bien, c'était une avalanche d'informations. N'hésitez pas à relire si quelque chose n'est pas clair. 😉

Si vous êtes prêt à passer à autre chose, parlons des principaux cas d'utilisation de Llama 3. 

Quels sont les principaux cas d'utilisation de Llama 3?

Depuis le début de l'article, vous vous êtes probablement demandé, “Dans quoi Llama 3 excelle-t-il en réalité?” Cette section tentera de répondre à cette question. 

Voici les cas d'utilisation les plus courants de Llama 3: 

• Chatbots : Étant donné que Llama 3 comprend profondément le langage, vous pouvez l'utiliser pour automatiser le service client. Par conséquent, vous libérez du temps à vos agents pour qu'ils se concentrent sur l'amélioration des relations avec les clients. Vos clients se sentiront également plus engagés envers votre marque.
• Création de contenu : En utilisant Llama 3, vous pouvez générer différents types de contenu, allant des articles et rapports aux blogs et même aux histoires. De cette manière, vous rationalisez le processus de création de contenu et produisez plus de pièces plus rapidement. 
• Communication par e-mail : Lorsque vous êtes bloqué et que vous ne trouvez pas les bons mots, Llama 3 peut vous aider à rédiger vos e-mails et à formuler la bonne réponse à chaque fois. De cette façon, vous maintenez un ton de marque cohérent sur tous les canaux de communication. 
• Rapports d'analyse de données : Si vous avez besoin de voir comment votre entreprise se comporte, Llama 3 peut résumer vos conclusions (ainsi que vos longs documents) et générer des rapports visuellement attrayants avec les données, afin que vous puissiez prendre des décisions plus éclairées. 
• Génération de code : Nous l'avons mentionné plusieurs fois dans l'article et c'est l'un des principaux cas d'utilisation de Llama 3. En conséquence, les développeurs peuvent générer des extraits de code et identifier les bugs. Mais Llama 3 propose également des recommandations en programmation pour améliorer le processus. 

C'est tout sur les cas d'utilisation de Llama. 

En avançant, parlons de son écosystème de sécurité. 

Quel est l'écosystème de sécurité de Llama 3?

Llama 3 manipule des données sensibles, il est donc évident que, dans ce monde cyber instable, Meta s'est concentré sur la mise en œuvre de mesures de sécurité robustes pour protéger ces données.

Voici ce que l'écosystème de Llama 3 utilise pour le rendre plus sûr à utiliser:  

• Llama Code Shield – En bref, Code Shield exclut le code non sécurisé que Llama génère, en veillant à ce qu'il ne soit pas inclus dans le produit final. Fondamentalement, il classifie et filtre le code non sécurisé. 
• Llama Guard 2 – Cette mesure de sécurité se concentre sur l'analyse de votre texte, y compris les invitations et les réponses, et le classe comme "sûr" ou "non sûr" selon les normes taxonomiques de sécurité de l'IA commune. Ce qui rend un texte dangereux, ce sont les descriptions qui contiennent de la discrimination, des discours haineux ou de la violence.  
• CyberSec Eval 2 – Le but de CyberSec Eval 2 est de mesurer la sécurité du LLM, en utilisant des fonctionnalités telles que les capacités offensives en cybersécurité, la susceptibilité à l'évaluation de l'injection de commande, et l'abus de son interpréteur de code. 
• torchtune – Le Llama 3 de Meta utilise une bibliothèque native de PyTorch pour l'écriture et l'expérimentation avec les LLM. Pourquoi? Parce qu'il offre des recettes de formation efficaces en mémoire pour le peaufinage. 

Nous avons terminé la section théorique de cet article. Maintenant, passons à la pratique et apprenons comment utiliser Llama 3 en utilisant Meta AI. 

Comment pouvez-vous utiliser Llama 3?

Vous voulez utiliser et accéder à Llama 3, mais vous ne savez pas par où commencer. Est-ce que vous le caressez ou lui donnez à manger? Non - il vous suffit de démarrer l'application Meta AI sur Facebook, Messenger, WhatsApp, Instagram ou le Web. 

Cela fonctionne comme ChatGPT, ce qui signifie que vous disposerez d'une section désignée où vous pourrez poser n'importe quelle question à Meta AI. 

La mauvaise nouvelle est qu'il n'est actuellement disponible que dans quelques pays, tels que: 

• États-Unis
• Australie
• Canada
• Ghana
• Jamaïque
• Malawi
• Nouvelle-Zélande
• Nigeria
• Pakistan
• Singapour
• Afrique du Sud
• Ouganda
• Zambie
• Zimbabwe

Ainsi, si vous n'êtes dans aucun de ces pays, vous pourriez recevoir ce message malheureux: 

Cependant, ne vous inquiétez pas - Meta promet d'ajouter plus de pays à leur liste, car ils ne font que commencer ce voyage. Alors restez à l'écoute pour savoir quand Llama 3 sera disponible dans votre région. 

Pour ceux qui y ont accès, tout ce que vous avez à faire est de visiter llama.meta.com et cliquer sur Essayer Meta AI en haut à droite. 

Un nouvel onglet s'ouvrira avec le tableau de bord de Llama 3 où vous pourrez taper votre entrée dans la boîte de dialogue. 

Tout comme ChatGPT, cet outil générera le texte requis en fonction de votre consigne.

Vous pouvez également utiliser Llama 3 via d'autres plateformes, telles que Hugging Face, Perplexity AI, Replicate, GPT4All, Ollama, ChatLabs, ou localement. 

À Vous de Jouer!

Meta a beaucoup à offrir pour Llama 3, y compris des expérimentations en multimodalité et le développement de son plus grand modèle à ce jour (plus de 400 milliards de paramètres). 

Ce logiciel d'IA a le potentiel de révolutionner le marché et d'établir de nouvelles normes de qualité pour les autres concurrents. Mais vous savez qui a aussi le potentiel de changer votre façon de travailler? 

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