Claude 3 \ Anthropic vs ALBERT

Découvrez le futur de l'intelligence artificielle avec le lancement de la famille de modèles Claude 3 d'Anthropic. Cette introduction révolutionnaire ouvre la voie à une nouvelle ère dans les capacités informatiques cognitives. La famille se compose de trois modèles — Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet et Claude 3 Opus — chacun offrant différents niveaux de puissance pour s'adapter à une large gamme d'applications.

Grâce à des percées en matière de traitement en temps réel, de capacités de vision et de compréhension nuancée, les modèles Claude 3 sont conçus pour offrir une compréhension quasi humaine et une création de contenu sophistiquée.

Optimisés pour la rapidité et la précision, ces modèles répondent à des tâches telles que l'automatisation des tâches, l'automatisation des ventes, le service client et bien plus encore. Conçu dans un souci de confiance et de sécurité, Claude 3 maintient des normes élevées en matière de confidentialité et d'atténuation des préjugés, prêt à transformer les industries du monde entier.

ALBERT, abréviation de « A Lite BERT », est une version optimisée du modèle BERT largement utilisé pour les tâches de traitement du langage naturel. Présenté dans l'article arXiv de Zhenzhong Lan et ses collègues, ALBERT propose deux techniques de réduction de paramètres qui réduisent considérablement la consommation de mémoire et augmentent la vitesse d'entraînement de BERT sans sacrifier les performances.

Cette avancée répond au défi des limitations de la mémoire GPU/TPU et des temps de formation généralement longs associés à l'augmentation de la taille des modèles. L'article démontre, grâce à des preuves empiriques, qu'ALBERT non seulement fonctionne mieux que BERT sur une variété de tests de référence, tels que GLUE, RACE et SQuAD, mais qu'il obtient également des résultats de pointe avec un nombre de paramètres plus petit. La recherche introduit en outre une fonction de perte auto-supervisée qui améliore la capacité du modèle à comprendre la cohérence entre les phrases, conduisant à une amélioration substantielle des tâches nécessitant des entrées multi-phrases. Les auteurs fournissent le code et les modèles pré-entraînés pour ALBERT, les rendant accessibles pour une utilisation généralisée dans la communauté PNL.