Galactica vs Stellaris AI

Cinq points de contrôle open-weight allant de 125M à 120B de paramètres offrent aux chercheurs un modèle de langage formé à la science, construit à partir de 106 milliards de tokens sélectionnés parmi 48 millions d’articles, manuels, encyclopédies et bases de connaissances. Galactica stocke, combine et raisonne à travers des modalités incluant LaTeX, code Python, formules SMILES et séquences d’acides aminés au sein d’une architecture Transformer à décodeur unique. L’équipe Papers with Code de Meta a rendu open source les poids pour les chercheurs souhaitant étudier comment les modèles de langage organisent les connaissances scientifiques.

Les LLM à usage général s’entraînent sur de larges explorations du web où les discussions sociales peuvent dominer le budget de tokens. Galactica a utilisé uniquement des sources scientifiques en libre accès sélectionnées, ce que l’article soutient lui permet de s’entraîner sur plusieurs époques sans surapprentissage. Meta a retiré la démo web publique trois jours après son lancement en novembre 2022 lorsque des critiques ont montré des citations et équations confiantes mais fabriquées, ainsi aujourd’hui vous téléchargez les points de contrôle depuis Hugging Face plutôt que de discuter via une interface hébergée.

Les chercheurs en apprentissage automatique peuvent reproduire les chiffres de référence de l’article arXiv, incluant 77,6 % sur PubMedQA et 52,9 % sur MedMCQA dev. Les biologistes computationnels et chimistes peuvent tester des tâches d’annotation de protéines et de molécules grâce aux tokens spécialisés de Galactica pour les séquences d’acides aminés et chaînes SMILES. Les étudiants en master explorant les questions-réponses scientifiques, la prédiction de citations ou les problèmes mathématiques peuvent expérimenter avec des tailles allant jusqu’à 120 milliards de paramètres sans entraînement depuis zéro.

Stellaris AI développe de grands modèles de langage commercialisés autour de la sécurité native et du raisonnement humain pour des tâches réelles. Sa gamme phare SGPT cible la génération de texte et de code, les questions-réponses basées sur les connaissances, le raisonnement logique et l'analyse à une échelle que l'entreprise décrit comme des centaines de milliards de paramètres. Le site public se concentre sur une liste d'attente pour SGPT-4.5 plutôt que sur un produit de chat en libre-service accessible dès aujourd'hui.

Alors que de nombreux laboratoires de LLM ajoutent des filtres de sécurité après l'entraînement, Stellaris AI considère la sécurité comme une partie intégrante de la pile du modèle grâce à un référencement strict des sources et à une minimisation des dommages dans l'architecture. Elle met également en avant l'apprentissage contextuel en temps réel (RCL) pour adapter les réponses avec des connaissances en direct, une combinaison destinée aux équipes qui souhaitent des résultats cités plutôt qu'une génération non vérifiée.

Les chercheurs, les équipes d'IA d'entreprise et les premiers utilisateurs rejoignent la liste d'attente SGPT-4.5 pour un accès prioritaire. L'entreprise cite plus de 10 ans de recherche et trois piliers produits principaux : Stellaris GPT, Native Safety et RCL.