Comment choisir le bon LLM pour ses besoins ?

Avec la diversité des modèles de langage (« LLM ») disponibles aujourd’hui, il peut être difficile de savoir lequel choisir pour vos besoins spécifiques. Ce guide vous accompagne pas à pas pour identifier le modèle qui vous correspond le mieux, que vous soyez débutant ou utilisateur avancé.

Lorsqu’on parle de LLM (Language Model), cela peut concerner tant une installation locale qu’une utilisation via des services en ligne. En général, l’utilisation locale d’un LLM est privilégiée dans des contextes où l’on souhaite avoir un contrôle total sur les données et les ressources de calcul. Cela permet aussi de travailler avec des modèles spécifiques et d’adapter l’environnement selon ses besoins.

Cependant, la majorité des utilisateurs accède à des LLM via des services cloud (comme OpenAI, Hugging Face, ou d’autres API). Cela évite les coûts et les contraintes liés à l’installation locale, comme la gestion des ressources matérielles et des mises à jour du modèle.

Si vous n’êtes pas familier avec les termes liés aux modèles LLM, je vous recommande la lecture du lexique simplifié. Derrière des termes parfois très techniques, il y a des notions simples à appréhender même si vous êtes débutant.

Comprendre vos besoins

Avant de choisir un LLM, commencez par définir clairement vos objectifs :

• Génération de texte : Rédaction d’articles, création de contenu ou réponses aux questions.
• Codage : Aide à la programmation ou résolution de problèmes techniques.
• Analyse de données : Extraction d’informations utiles à partir de textes ou autres sources.
• Applications créatives : Rédaction de scénarios, composition musicale ou brainstorming.
• Recherche : Tests et évaluations dans un cadre professionnel ou scientifique.

Identifier vos besoins vous aidera à choisir un modèle LLM avec les caractéristiques les mieux adaptées.

Critères de sélection pour choisir un LLM

1. Taille du modèle

La taille d’un LLM, exprimée en milliards de paramètres (« b »), influence directement ses performances et les ressources nécessaires pour l’exécuter. Voici quelques repères :

• 3b à 7b : Idéal pour des machines avec peu de ressources (moins de 16 Go de RAM). Convient pour des tâches simples comme les chatbots de base.
• 13b à 30b : Adapté pour des systèmes intermédiaires, offrant de meilleures capacités pour des tâches variées.
• 65b à 70b : Réservé aux environnements avancés ou à usage industriel, nécessite un matériel robuste (GPUs puissants).

2. Capacité de contexte

La fenêtre contextuelle d’un modèle détermine la quantité de texte qu’il peut analyser simultanément. Pour des dialogues complexes ou des documents longs, optez pour un modèle avec une fenêtre étendue (ex. 4096 tokens pour Llama 2).

3. Compatibilité matérielle

Pour ceux qui souhaitent installer un LLM en local, vérifiez que le modèle est compatible avec votre équipement :

• CPU ou GPU : Certains modèles comme GPTQ sont optimisés pour les GPU, tandis que GGUF fonctionne bien sur des systèmes hybrides.
• Quantification : Les modèles compressés (q4, q6) permettent de réduire les besoins en ressources sans trop sacrifier la précision.

4. Objectif spécifique

Choisissez un modèle adapté à votre domaine :

• Codage : Essayez CodeLlama ou d’autres variantes spécialisées.
• Conversations : Les modèles comme GPT-4 ou Claude sont parfaits pour les interactions naturelles.
• Recherche scientifique : Préférez des modèles offrant une précision élevée.

5. Licence et coût

Certains LLM sont open source (ex. Llama 2), tandis que d’autres sont payants. Si vous avez un budget limité, explorez des modèles gratuits et open source qui offrent souvent d’excellentes performances.

Les meilleurs LLM actuellement disponibles

Voici une liste des modèles les plus reconnus, accompagnés de leurs spécificités :

• GPT-4 : Conçu par OpenAI, il est idéal pour des interactions naturelles et la génération de contenu. Il se distingue par sa précision et sa polyvalence. Le modèle GPT-4 développé par OpenAI n’est pas disponible en téléchargement pour une installation locale.
• Llama : Un modèle open source de Meta, apprécié pour sa performance et sa flexibilité.
• Gemini de Google : conçu pour être multimodal, capable de traiter simultanément divers types de données tels que le texte, les images, l’audio, la vidéo et le code informatique. Il est considéré comme le successeur de PaLM 2
• Gemma : Google Gemma est une série de modèles d’IA open source développée par Google, reposant sur les mêmes recherches et technologies utilisées pour créer Gemini. La version la plus récente, Gemma 2, se décline en trois tailles : 2 milliards, 9 milliards et 27 milliards de paramètres.
• Claude : Développé par Anthropic, il met l’accent sur la sûreté et les réponses alignées sur des valeurs éthiques.
• Command : À l’instar de Claude, les modèles Command de Cohere sont destinés aux utilisateurs professionnels. Command R et Command R+ offrent une API et sont optimisés pour la génération augmentée par récupération (RAG), permettant aux entreprises de fournir des réponses précises aux questions spécifiques de leurs employés et clients. Des sociétés comme Oracle, Accenture, Notion et Salesforce utilisent les modèles de Cohere.
• Falcon : Falcon est une série de LLM open source qui a régulièrement obtenu de bons résultats dans divers benchmarks d’IA. Elle affiche des performances similaires à celles d’autres petits modèles open source tels que Llama 3 8B et Gemma 7B. Elle est publiée sous une licence Apache 2.0 permissive, ce qui la rend adaptée à une utilisation commerciale et pour la recherche.
• Mistral 7B : Un modèle open source offrant d’excellentes performances avec une grande liberté d’utilisation.
• DeepSeek : Ce modèle chinois utilise une architecture MoE avec 671 milliards de paramètres activés dynamiquement, offrant une inférence rapide et efficace.

Tester avant de choisir

Avant de vous engager sur un modèle, testez-le :

• Utilisez des plateformes comme Hugging Face pour évaluer des modèles en ligne.
• Expérimentez avec des outils légers comme GPT4All pour des tests locaux.

Ces tests vous permettront de vérifier si le LLM répond à vos attentes avant une intégration complète.

Conclusion

Choisir le bon LLM peut transformer la manière dont vous abordez vos projets personnels ou professionnels. En définissant vos besoins, en évaluant la taille et la compatibilité du modèle, et en testant les options disponibles, vous serez en mesure de trouver celui qui répond parfaitement à vos attentes.

Prenez le temps d’explorer et n’hésitez pas à ajuster vos choix en fonction de vos évolutions.

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