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IA & LLM : quel modèle de langage choisir ? On fait le point

Des tests standardisés pour évaluer les performances
Pour comparer les modèles de langage, on utilise des benchmarks, c'est-à-dire des tests standardisés qui évaluent leurs performances sur des tâches spécifiques. Il peut s'agir de compréhension générale, de raisonnement logique, de mathématiques, etc. Parmi les benchmarks les plus connus, on peut citer :
GLUE (General Language Understanding Evaluation) : Un ensemble de tâches pour évaluer la compréhension générale du langage, comme la détection d'implications textuelles ou l'analyse de sentiments.
SuperGLUE : Une version plus difficile de GLUE, avec des tâches complexes comme la résolution de coreferences ou le raisonnement causal.
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) : Un benchmark massif composé de questions à choix multiples sur 57 sujets différents, de la physique à la philosophie en passant par le droit.
HELM (Holistic Evaluation of Language Models) : Un nouveau venu qui propose une évaluation multidimensionnelle des modèles, en mesurant non seulement leurs performances mais aussi leur efficacité, leur robustesse et leur équité.
Interpréter les résultats avec précaution
Que signifient les scores des modèles sur ces benchmarks ? En général, plus le score est élevé, meilleures sont les performances. Mais attention, il faut toujours remettre les résultats dans leur contexte.
D'abord, certains benchmarks commencent à dater et ne reflètent plus vraiment les capacités des modèles les plus récents. C'est le cas de GLUE par exemple, où les meilleurs modèles plafonnent à plus de 90% de réussite.
Ensuite, un bon score sur un benchmark ne garantit pas des performances optimales sur tous les cas d'usage. Chaque tâche a ses spécificités qu'un benchmark généraliste ne peut pas totalement capturer.
Enfin, il faut tenir compte de la taille des modèles. Un petit modèle très performant sur une tâche précise peut être plus intéressant qu'un gros modèle généraliste pour certaines applications.
Bref, les benchmarks sont de bons indicateurs mais il faut les interpréter avec précaution et toujours garder son cas d'usage en tête. D'ailleurs, comment bien choisir son modèle de langage ? C'est ce qu'on va voir tout de suite.
https://www.clubic.com/actualite-553335-ia-llm-quel-modele-de-langage-choisir-on-fait-le-point.html

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