Hello ! 😁

📜 Sommaire

1. 🗞️ Les News de la Semaine

2. 💫 Booste ta productivité avec ces 5 outils IA

3. 🤔 Quelles sont les métriques pour évaluer efficacement les LLM ?

4. PREMIUM : 🚀 Les 70 assistants IA pour t’aider au quotidien ! 

5. PREMIUM : 🤯 Llama 3.1 - L'IA open source qui bat GPT-4o et va révolutionner ton business 

🗞️ Les News de la Semaine

1. Meta a sorti le modèle d’IA le plus puissant et open source !  🦙

Meta vient de sortir Llama 3.1, son modèle d'IA le plus puissant en open source. Il a 405 milliards de paramètres, surpassant GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet dans certains domaines.

Premier modèle open source aussi performant, Llama est personnalisable pour les entreprises et individus. Déjà disponible pour les développeurs, il favorise la collaboration entre grandes entreprises et startups.

Je te donne tous les détails dans la rubrique La Météo de l'IA 😉

2. Superordinateur de Musk : Entraînement lancé ! 🖥️⚡

Elon Musk annonce que le superordinateur xAI de Memphis est opérationnel. Avec 100 000 puces Nvidia H100 et 2,5 exaflops, il pourrait surpasser le record américain.

Musk prévoit d'entraîner une nouvelle version de Grok et de développer des produits pour Tesla et SpaceX. L'énorme consommation d'énergie inquiète les environnementalistes.

3. Mistral : Nouveau modèle 123B ! 🌐

La start-up française, Mistral AI a présenté hier Mistral Large, leur plus grand modèle dense avec 123 milliards de paramètres. Ce modèle Instruct de 123B dispose d'un contexte de 128k tokens.

Il est multilingue, incluant l'anglais, l'allemand, le français, et plus encore. Entraîné sur plus de 80 langages de programmation.

Mistral Large est disponible sous licence non commerciale pour la recherche uniquement. Il est accessible sur Hugging Face.

4. Adobe : Nouveaux outils IA pour les créateurs ! 🎨

Adobe a intégré des fonctionnalités IA dans Photoshop et Illustrator pour aider les artistes.

Les outils permettent de créer des formes avec des textures IA et des motifs personnalisables. Firefly Image 3 est intégré à Photoshop. Adobe utilise uniquement du contenu public ou licencié pour entraîner ses modèles.

5. Trump : Make America First in AI ! 🇺🇸

L'équipe de Trump prépare un décret sur l'IA pour améliorer les capacités militaires et réduire les régulations.

Le projet propose que des agences dirigées par des entreprises évaluent et sécurisent les systèmes d'IA. L'initiative Make America First in AI veut placer les États-Unis en tête de l'IA pour la défense. La Silicon Valley soutient cette idée.

🧠Le Terme de la Semaine :

Quelles sont les métriques pour évaluer efficacement les LLM ?

Dans ce paysage dynamique des LLMs, avec de nouvelles versions apparaissant partout, je me suis souvent demandé : lesquels sont les meilleurs ? Comment les évaluer ? 

Aujourd'hui, nous allons explorer les principales métriques utilisées pour évaluer les LLM, un sujet fondamental pour tout professionnel ou chercheur en IA.

Métriques de Performance 

Pour évaluer les performances des LLM, plusieurs métriques sont utilisées :

1. Compréhension Générale

• MMLU Chat (0-shot, CoT) : Évalue la capacité d'un modèle à comprendre et à répondre à une variété de tâches et de sujets.

• MMLU PRO (5-shot, CoT) : Une version plus difficile du test de compréhension multitâche.

• IFEval : Teste les capacités d'inférence du modèle.

2. Compétences en Programmation

• HumanEval (0-shot) : Teste les capacités de génération de code du modèle, en lui faisant écrire et corriger des programmes informatiques.

• MBPP EvalPlus (base) (0-shot) : Évaluation des compétences de base en programmation.

3. Aptitudes Mathématiques

• GSM8K (8-shot, CoT) : Un benchmark pour les compétences en mathématiques, mesurant la capacité du modèle à résoudre des problèmes mathématiques complexes.

• MATH (0-shot, CoT) : Test de compétences mathématiques plus avancé.

4. Capacités de Raisonnement

• ARC Challenge (0-shot) : Évalue les compétences en raisonnement du modèle.

• GPQA (0-shot, CoT) : Test de questions-réponses générales.

5. Maîtrise des Outils

• BFCL (0-shot) : Évaluation de la capacité du modèle à utiliser des outils.

• Nexus (0-shot) : Test de l'utilisation des outils par le modèle.

6. Gestion du Contexte Étendu

• ZeroSCROLLS/QuALITY (0-shot) : Mesure la capacité du modèle à comprendre et à traiter des contextes longs.

• InfiniteBench/En.MC : Évaluation de la capacité à gérer des contextes extrêmement longs.

• NIH/Multi-needle : Teste la gestion de plusieurs contextes simultanés.

7. Performances Multilingues

• Multilingual MGSM (0-shot) : Évalue les performances du modèle sur des tâches multilingues.
  

J'espère que cette explication des métriques d'évaluation des LLM vous a été utile et vous a permis de mieux comprendre comment utiliser ces mesures pour évaluer les performances de ces modèles ! 😁

Merci d'avoir lu l'édition de cette semaine de L'Odyssée de l'IA !

À la semaine prochaine pour plus d’actualités et d’astuces sur l’IA ! ! 😁