Llama 3 vs Qwen 2 : Les meilleurs modèles d'IA open source de 2024

Les grands modèles de langage (LLM) sont à l’origine d’avancées majeures en intelligence artificielle, avec Llama 3 de Meta et Qwen 2 d’Alibaba Group comme deux exemples phares. Ces modèles excellent dans le traitement du langage naturel, offrant des outils puissants pour comprendre et générer du texte dans diverses applications. Alors que la demande de solutions pilotées par l’IA continue de croître, il est essentiel de comprendre les différences entre Llama 3 et Qwen 2. Cet article explore leurs architectures, leurs performances et leurs applications concrètes afin d’aider les lecteurs à identifier le modèle le mieux adapté à leurs besoins.

Contexte et développement

Llama 3

Publié par Meta en avril 2024, Llama 3 est la dernière itération de la série Llama. Il introduit quatre nouveaux modèles open source basés sur l’architecture Llama 2. L’objectif de Meta est de fournir un outil puissant, efficace et polyvalent pour diverses tâches de traitement du langage naturel, renforçant ainsi leur engagement en faveur de l’avancement de l’IA open source.

Qwen 2

Développé par Alibaba Group et publié en 2024, Qwen 2 s’appuie sur le succès de son prédécesseur. Cette famille de grands modèles de langage est conçue pour une compréhension et une génération de langage hautes performances. Qwen 2 reflète l’ambition d’Alibaba de devenir un leader dans la technologie de l’IA, offrant des capacités améliorées dans un large éventail d’applications de NLP.

Architecture et taille des modèles

Llama 3

Llama 3 introduit plusieurs améliorations architecturales importantes par rapport à ses prédécesseurs. Il se distingue notamment par un nouveau tokenizer qui porte la taille du vocabulaire à 128 256 tokens, contre 32 000 tokens pour Llama 2. Ce vocabulaire plus étendu permet un encodage de texte plus efficace et potentiellement des capacités multilingues renforcées. Llama 3 est disponible dans les tailles suivantes :

Modèles de base :

• Meta-Llama-3-8b : un modèle de base de 8 milliards de paramètres.
• Meta-Llama-3-70b : un modèle de base de 70 milliards de paramètres.

Modèles LLaMA 3.1 :

• Meta-Llama-3.1-8b : une version améliorée du modèle 8B avec des capacités de raisonnement accrues.
• Meta-Llama-3.1-70b : une version améliorée du modèle 70B offrant de meilleures performances dans diverses applications.
• Meta-Llama-3.1-405b : le modèle phare avec 405 milliards de paramètres, prenant en charge jusqu’à 128 000 tokens et capable d’effectuer des tâches multilingues dans huit langues.

Modèles LLaMA 3.2 :

• Meta-Llama-3.2-1b : un modèle léger réservé au texte, adapté aux appareils de périphérie.
• Meta-Llama-3.2-3b : une autre option légère conçue pour les tâches à faible latence.
• Meta-Llama-3.2-11b : un modèle multimodal capable de traiter à la fois du texte et des images, adapté aux tâches de raisonnement avancées.
• Meta-Llama-3.2-90b : un modèle multimodal plus volumineux prenant en charge le traitement d’images haute résolution en plus de la génération de texte.

Principales caractéristiques de Llama 3 :

• Longueur de contexte : 8 192 tokens pour les modèles de base ; les modèles Llama 3.1 plus récents prennent en charge jusqu’à 128 000 tokens
• Attention groupée par requêtes (GQA) pour une efficacité accrue
• Données d’entraînement : plus de 15 billions de tokens, soit sept fois plus que le jeu de données de Llama 2
• Optimisé pour les applications de dialogue, avec un grand nombre d’échantillons annotés par des humains
• Vocabulaire étendu : 128 256 tokens, contre 32 000 dans Llama 2
• Capacités multilingues : prise en charge de plus de 30 langues

Qwen 2

Qwen 2.5, la dernière itération des modèles Qwen, propose une gamme de tailles pour répondre à différents besoins de calcul et exigences de tâches. La gamme comprend :

• Modèles de langage :

Modèles Qwen 2 :

• • Qwen 2-7B
  • Qwen 2-72B

Modèles Qwen 2.5 :

• • Qwen 2.5-0.5B
  • Qwen 2.5-1.5B
  • Qwen 2.5-7B
  • Qwen 2.5-14B
  • Qwen 2.5-32B
  • Qwen 2.5-72B
• Modèles spécialisés :
  • Qwen 2.5-Coder : optimisé pour les tâches de codage
  • Qwen 2.5-Math : spécialisé dans le raisonnement mathématique

Principales caractéristiques de Qwen 2.5 :

• Entraîné sur jusqu’à 18 billions de tokens
• Longueur de contexte allant jusqu’à 128 000 tokens
• Amélioration du suivi des instructions et de la génération de longs textes
• Capacités renforcées en codage et en mathématiques
• Prise en charge multilingue de plus de 29 langues

Performances et benchmarks

Benchmark	Llama 3.1 70B	Llama 3.3 70B	Qwen 2.5-32B	Llama 3.1 405B	Qwen 2.5-72B
MMLU-Pro	66,4	68,9	69,0	73,3⭐	71,1
MMLU-redux	83,0	83,0	83,9	86,2⭐	86,8⭐
GPQA	46,7	50,5	49,5	51,1⭐	49,0
MATH	68,0	77,0	83,1⭐	73,8	83,1⭐
GSM8K	95,1	95,1	95,9	96,0⭐	95,8
HumanEval	80,5	88,4	88,4	89,0⭐	86,6
MBPP	84,2	84,2	84,0	84,2	88,2⭐
MultiPL-E	68,2	76,9⭐	75,4	73,0	75,1
LiveCodeBench	32,1	32,1	51,2⭐	41,6	55,5⭐
IFEval	83,6	92,1⭐	79,5	86,0	84,1
MT-bench	8,79	8,79	9,20	9,08	9,35⭐

Analyse complète des benchmarks

Les récents tests de benchmark révèlent des schémas de performance fascinants entre les variantes de Llama 3 et de Qwen 2. La comparaison la plus notable concerne les modèles Llama 3.1 405B, Llama 3.3 70B et Qwen 2.5 32B et 72B sur plusieurs métriques d’évaluation.

Connaissances générales et raisonnement

Dans les benchmarks MMLU-Pro et MMLU-redux, Llama 3.1 405B atteint des scores exceptionnels de 73,3 et 86,2 respectivement, démontrant des performances supérieures dans les tâches de connaissances générales. Cependant, Qwen 2.5-72B maintient des performances compétitives avec des scores de 71,1 et 86,8, montrant une force particulière dans l’évaluation complète des connaissances.

Tâches mathématiques et de raisonnement

Qwen 2.5 démontre une prouesse remarquable en raisonnement mathématique :

• Qwen-2.5-32B atteint un impressionnant score de 83,1 sur le benchmark MATH, surpassant significativement toutes les variantes Llama
• Qwen 2.5-72B montre des performances constantes sur GSM8K avec un score de 95,8, presque égal au 96,0 de Llama 3.1 405B

Programmation et génération de code

Les deux modèles montrent de fortes capacités dans les tâches de programmation :

• Llama 3.1 405B est en tête sur HumanEval avec 89,0
• Qwen 2.5-72B excelle sur MBPP avec 88,2
• Qwen 2.5-72B démontre des performances supérieures sur LiveCodeBench avec 55,5, surpassant significativement les modèles Llama

Compréhension du langage et traduction

Les résultats des benchmarks révèlent des schémas intéressants dans le traitement du langage :

• Llama 3.3 70B atteint un remarquable 92,1 dans IFEval
• Qwen 2.5-72B est en tête sur MT-bench avec un score de 9,35, indiquant des capacités de traduction automatique supérieures

Principaux enseignements sur les performances

Llama 3.1 405B démontre des performances exceptionnelles dans les tâches de connaissances générales et de raisonnement, tandis que Qwen 2.5-72B montre une force particulière dans des domaines spécialisés comme les mathématiques et l’exécution de code. Vous pouvez explorer ces capacités de première main dans notre bac à sable LLM.

Les résultats des benchmarks suggèrent que le choix entre ces modèles devrait dépendre des cas d’utilisation spécifiques :

• Pour les applications de connaissances générales larges, Llama 3.1 405B offre des performances supérieures
• Pour les tâches mathématiques et de codage, Qwen 2.5-72B fournit de meilleurs résultats
• Pour la traduction automatique et la compréhension du langage, les deux modèles offrent des performances compétitives avec de légers avantages dans différents domaines

Ajustement fin et adaptabilité

Llama 3 et Qwen 2 offrent tous deux des capacités importantes pour l’ajustement fin et l’adaptation à des tâches ou domaines spécifiques.

Llama 3

La nature open source de Llama 3 le rend hautement adaptable pour divers cas d’utilisation. Le modèle peut être affiné pour des applications spécifiques, telles que les chatbots, la génération de contenu et la synthèse de données. L’engagement de Meta en faveur du développement open source permet aux chercheurs et aux développeurs de contribuer à l’amélioration du modèle et de l’adapter à des tâches spécialisées.

Qwen 2

Qwen 2 offre également de robustes capacités d’ajustement fin. La gamme de tailles de la famille de modèles permet une adaptation flexible à différentes contraintes de calcul et exigences de tâches. Les performances solides de Qwen 2 dans les tâches multilingues le rendent particulièrement adapté à l’ajustement fin pour des applications multilingues.

Efficacité des coûts et accessibilité

Llama 3

En tant que modèle open source, Llama 3 offre des avantages significatifs en termes d’accessibilité et de rentabilité. L’accent mis par Meta sur un déploiement de LLM plus rentable correspond aux besoins des chercheurs et des entreprises qui souhaitent tirer parti de puissants modèles de langage sans coûts prohibitifs.

Qwen 2

Qwen 2 propose une gamme de tailles de modèles pouvant être déployés en fonction des besoins spécifiques et des ressources de calcul disponibles. Cette flexibilité permet aux utilisateurs d’équilibrer performances et rentabilité.

Considérations éthiques et sécurité

Meta et Alibaba ont tous deux mis un accent considérable sur les considérations éthiques et la sécurité dans le développement de leurs modèles.

Llama 3

Meta s’est concentré sur la réduction des sorties nuisibles et l’alignement de Llama 3 sur les directives éthiques. Cela inclut des initiatives telles que des tests adverses, la mise en place de garde-fous pour la sécurité et des efforts pour réduire les biais dans les sorties du modèle.

Qwen 2

De même, les développeurs de Qwen 2 ont mis en œuvre des mesures de sécurité et des directives éthiques dans le processus d’entraînement du modèle. Cela inclut la lutte contre les biais, la garantie d’équité et la prévention de la génération de contenu nuisible.

Applications concrètes

Llama 3

La polyvalence de Llama 3 le rend adapté à un large éventail d’applications, notamment :

• Recherche en traitement du langage naturel
• Compréhension de documents à grande échelle
• Génération de code
• Assistants virtuels
• Création de contenu

Qwen 2

Qwen 2 excelle dans diverses applications concrètes, telles que :

• Automatisation des entreprises
• Création de contenu multilingue
• Systèmes de support client
• Analyse de données et génération d’informations

Les deux modèles ont montré leur promesse dans des secteurs comme la santé, la finance et le divertissement, démontrant la large applicabilité des modèles de langage avancés pour résoudre des problèmes concrets complexes.

Communauté et écosystème

Llama 3

L’approche open source de Meta avec Llama 3 a favorisé une communauté dynamique de développeurs et de chercheurs. La disponibilité du modèle sur des plateformes comme Hugging Face et GitHub a facilité les efforts collaboratifs et le développement d’écosystèmes de support tiers.

Qwen 2

Qwen 2 a suscité un intérêt considérable dans la communauté IA, en particulier pour ses performances solides dans les tâches multilingues. Alibaba a fourni des outils et des ressources pour soutenir les développeurs travaillant avec Qwen 2, contribuant à un écosystème croissant autour du modèle.

Accédez aux API Llama 3 et Qwen 2 sur Novita AI

Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Model Library.

Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Démarrez votre essai gratuit

Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

Étape 4 : Obtenez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué dans l’image.

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.

 from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    # Obtenez la clé API Novita AI en vous référant à : https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"
stream = True  # ou False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=&#91;
        {
            "role": "system",
            "content": "Act like you are a helpful assistant.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices&#91;0].delta.content or "")
else:
    print(chat_completion_res.choices&#91;0].message.content)

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Conclusion

Llama 3 et Qwen 2 représentent tous deux des avancées significatives dans le domaine des grands modèles de langage, chacun avec ses propres atouts et caractéristiques uniques. Les performances solides de Llama 3 sur divers benchmarks en font une option attrayante pour les chercheurs et développeurs à la recherche d’un modèle flexible et puissant. D’un autre côté, les impressionnantes capacités multilingues de Qwen 2 et sa gamme de tailles de modèles offrent une polyvalence pour diverses applications.

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Questions fréquentes

1. Quel modèle obtient de meilleures performances dans les benchmarks ?

Qwen 2 surpasse généralement Llama 3 dans divers benchmarks, notamment MMLU-rudex, MBPP et MATH.

2. Comment se comparent-ils en termes de vitesse ?

Llama 3 est significativement plus rapide, jusqu’à 3 fois plus rapide que Qwen 2, en particulier pour des tâches complexes comme le codage.

3. Quelle est la différence de longueur de contexte ?

Qwen 2 prend en charge jusqu’à 128 000 tokens. Les modèles Llama 3 initiaux avaient 8 192 tokens, mais les versions plus récentes comme Llama 3.1 correspondent désormais aux 128 000 tokens de Qwen 2.

4. Comment leurs capacités multilingues se comparent-elles ?

Les deux offrent un fort support multilingue, mais Qwen 2 se démarque avec la prise en charge de plus de 27 langues supplémentaires en plus de l’anglais et du chinois.

5. Quel est le meilleur pour l’écriture créative ?

Les deux ont des limitations. Les sorties de Qwen 2 tendent à ressembler davantage à des romans, tandis que celles de Llama 3 sont plus proches d’un flux de conscience pour les tâches créatives courtes.

Publié originalement sur Novita AI

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