Analyse du document "AI Language Model Comparison Cheatsheet" avec l'IA CLAUDE :
Je dois préciser que je suis parti d'un document au format PDF, l'IA CLAUDE m'a fourni ces résultats à la suite à d'un prompte, voici le document en question :
Et le prompte : ceci implique le scan du document et son OCR, c'est fait automatiquement par l'IA.
Résumé du document traduit en français :
Ce document compare différents grands modèles de langage (LLM) d'IA, notamment GPT-4, Claude 3 Opus, Gemini Pro, Mistral Large, Falcon LLM, 70B LLaMA 3, ERNIE 3.0 Titan et Grok-1. Il fournit des informations sur leur classement Elo, la taille de leur fenêtre contextuelle, leur date de sortie, leur niveau de censure, les interfaces disponibles, leur facilité d'utilisation, leurs cas d'usage recommandés et leur prix.
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https://claude.site/artifacts/5d38b952-c144-42c6-ade1-5b10050ffcba
Comparaison des solutions :
• GPT-4 et Claude 3 Opus ont les meilleurs classements Elo (1252 et 1255) et des fenêtres contextuelles de taille moyenne. Ils sont modérément censurés et coûtent 20$.
• Gemini Pro a un bon classement (1204), une grande fenêtre contextuelle et est intégré à Google. Il coûte également 20$.
• ERNIE 3.0 Titan est très prometteur avec un classement de 1220 mais a une forte censure.
• 70B LLaMA 3 a un bon rapport efficacité/taille avec un classement de 1210 pour seulement 8 pages de contexte. Il est open source et gratuit.
• Mistral Large et Falcon LLM sont plus basiques, avec des classements de 1157 et 1028. Ils sont gratuits et adaptés à des usages légers.
• Grok-1 est amusant pour des réponses humoristiques et des tweets, à prix abordable (8$).
Histogramme comparant les modèles de langage d'IA :
Résumé et commentaires :
GPT-4 et Claude 3 Opus semblent être les choix les plus performants et polyvalents, si le budget le permet. Gemini Pro est aussi une excellente option, surtout pour une intégration avec les outils Google.
Pour une utilisation open source gratuite, 70B LLaMA 3 offre un excellent compromis performance/coût. ERNIE 3.0 Titan est très prometteur mais sa forte censure peut être un frein.
Pour des besoins plus légers ou ludiques, Mistral Large, Falcon LLM et Grok-1 peuvent convenir, avec l'avantage d'être gratuits ou peu chers.
Le choix final dépendra des besoins spécifiques (tâches, budget, intégrations nécessaires, contraintes éthiques) de chaque utilisateur. Mais ce comparatif permet d'y voir plus clair parmi les nombreuses solutions de LLM disponibles et d'orienter la décision.
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Voici une analyse plus technique des différents modèles de langage présentés, avec des arguments comparatifs sur leurs usages :
Performance et taille des modèles :
GPT-4 et Claude 3 Opus ont les meilleures performances (Elo de 1252 et 1255) avec une taille raisonnable (24-150 pages de contexte). Ils sont adaptés à des tâches générales exigeantes.
ERNIE 3.0 Titan et Gemini Pro suivent de près (Elo 1220 et 1204), Gemini Pro ayant une fenêtre de contexte plus large (750 pages), ce qui le rend intéressant pour traiter de longs documents.
LLaMA 3 a un excellent ratio performance/taille (Elo 1210 pour seulement 8 pages de contexte), ce qui en fait un choix efficace pour de l'inférence rapide.
Spécialisations et intégrations :
• Claude 3 se distingue pour la rédaction créative et le traitement de longs fichiers. Son API permet une intégration facile.
• Gemini Pro, avec son intégration native à Google, est idéal pour une utilisation dans cet écosystème. Ses capacités de résumé en font un bon outil pour synthétiser l'information.
• Mistral Large propose des réponses sur mesure et modérées, utile pour des applications contrôlées.
• Grok-1 est orienté vers la génération de contenu amusant et de tweets, une niche intéressante.
Considérations éthiques :
La plupart des modèles ont une modération "Moderate", ce qui permet de les utiliser dans de nombreux cas.
Cependant, ERNIE 3.0 a une censure élevée ("High"), ce qui peut limiter son usage pour certaines applications nécessitant de la liberté d'expression.
À l'inverse, le niveau "Low" de Mistral, LLaMA 3 et Grok-1 les rend moins adaptés pour du contenu public non filtré.
Accessibilité et coût :
1. LLaMA 3 et Falcon LLM sont open source et gratuits, un avantage pour la recherche et les projets à faible budget.
2. GPT-4, Claude 3 et Gemini Pro ont un coût modéré (20$) qui reste abordable pour un usage professionnel, au vu de leurs performances.
3. Mistral Large et Falcon LLM, bien que limités, ont l'avantage d'être gratuits pour des tests et usages basiques.
4. Grok-1 est économique (8$) pour son usage spécialisé en contenu humoristique.
En résumé, le choix d'un modèle dépendra des priorités :
• Pour la performance pure : GPT-4, Claude 3, ERNIE 3.0
• Pour traiter de longs documents : Gemini Pro, Claude 3
• Pour une intégration Google : Gemini Pro
• Pour une inférence économe en ressources : LLaMA 3
• Pour des usages spécifiques : Mistral Large (modération), Grok-1 (humour)
• Pour de l'open source gratuit : LLaMA 3, Falcon LLM
Une combinaison de plusieurs modèles, en fonction des tâches, peut être optimale. Par exemple :
1. GPT-4/Claude 3 pour les tâches critiques nécessitant une haute performance
2. Gemini Pro pour le traitement de longs documents dans l'écosystème Google
3. LLaMA 3 pour une inférence rapide et peu coûteuse
4. Grok-1 pour générer du contenu engageant sur les réseaux sociaux
Cette approche permet de tirer parti des forces de chaque modèle de manière complémentaire.
Histogramme comparant le coût d'utilisation des modèles de langage d'IA :
Le graphique montre que :
• GPT-4, Claude 3 et Gemini Pro ont le coût d'utilisation le plus élevé à 20$. Cela reflète leurs performances de pointe et leurs larges capacités.
• Grok-1 a un coût intermédiaire de 8$. C'est un bon rapport qualité-prix pour son usage spécialisé en génération de contenu humoristique et de tweets.
• Mistral Large, Falcon LLM, LLaMA 3 et ERNIE 3.0 ont un coût d'utilisation nul (gratuit). C'est un avantage significatif pour les projets à faible budget, la recherche académique et l'expérimentation.
○ Parmi ces modèles gratuits, LLaMA 3 se distingue par son excellent ratio performance/coût. Son faible coût d'inférence le rend très intéressant pour un déploiement à grande échelle.
○ Mistral Large et Falcon LLM, bien que plus limités en performance, permettent de tester et prototyper gratuitement des applications basées sur les modèles de langage.
En termes de rapport performance/coût :
• LLaMA 3 est le gagnant incontesté, offrant d'excellentes performances gratuitement.
• GPT-4, Claude 3 et Gemini Pro offrent les meilleures performances absolues, à un coût raisonnable pour un usage professionnel.
• Grok-1 est un bon compromis pour sa spécialisation.
Voici une synthèse du document "AI Language Model Comparison Cheatsheet" avec une analyse comparative des différents modèles de langage, un histogramme et des recommandations sur les choix possibles.
Résumé du document :
La fiche de comparaison présente les caractéristiques clés de 8 grands modèles de langage d'IA : GPT-4, Claude 3, Gemini Pro, Mistral Large, Falcon LLM, LLaMA 3, ERNIE 3.0 et Grok-1. Elle inclut leur classement Elo, la taille de leur fenêtre contextuelle, leur date de sortie, leur niveau de censure, les interfaces disponibles, leur facilité d'utilisation, leurs meilleurs usages et leur prix.
Comparaison des modèles :
- Performance : GPT-4 et Claude 3 ont les meilleurs scores Elo (1252 et 1255), suivis de près par ERNIE 3.0 (1220) et Gemini Pro (1204). LLaMA 3 a un excellent ratio performance/taille (1210 pour 8 pages de contexte).
- Fenêtre contextuelle : Gemini Pro et Claude 3 gèrent de longs contextes (750 pages), idéal pour traiter des documents complets. Les autres ont des fenêtres plus réduites (7.5 à 150 pages).
- Spécialisations : Claude 3 excelle en rédaction créative, Gemini Pro en intégration Google et synthèse, Mistral Large en réponses modérées, Grok-1 en contenu humoristique.
- Facilité d'utilisation : La plupart sont notés "Moderate", sauf Mistral Large, LLaMA 3 et Grok-1 qui sont "Low" (plus techniques).
- Prix : GPT-4, Claude 3 et Gemini Pro coûtent 20$. Grok-1 est à 8$. Les autres sont gratuits, dont LLaMA 3 et Falcon LLM qui sont open source.
Résumé et recommandations :
Pour des usages généraux exigeants, GPT-4 et Claude 3 sont les meilleurs choix si le budget le permet. LLaMA 3 offre un excellent compromis performance/coût en open source.
Pour traiter de longs documents, Gemini Pro et Claude 3 sont idéaux, Gemini Pro brillant aussi pour l'intégration Google et la synthèse d'information.
Pour des cas d'usage spécifiques, Mistral Large convient aux réponses modérées, Grok-1 au contenu humoristique et réseaux sociaux.
Les modèles gratuits (LLaMA 3, Falcon LLM) sont parfaits pour tester, prototyper et déployer à grande échelle. ERNIE 3.0 est prometteur mais sa forte censure peut être limitante.
En pratique, combiner plusieurs modèles est souvent optimal : les plus performants pour les tâches critiques, les gratuits pour le prétraitement et les usages secondaires. Le choix dépendra des besoins précis (performance, budget, spécialisations, déploiement, éthique).
Cette analyse comparative permet de s'y retrouver dans la jungle des grands modèles de langage et de choisir la meilleure stack en fonction de ses priorités projet et métier. N'hésitez pas à expérimenter pour trouver la combinaison qui vous conviendra le mieux !
Sources :
Blog - AI Heroes
LAB GENEALOGIE - Public - www.erolgiraudy.eu/
Code histogramme :
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