Gopher vs GLM-130B

Découvrez les avancées de pointe de l'intelligence artificielle avec l'exploration par DeepMind des capacités de traitement du langage dans l'IA. Au cœur de cette exploration se trouve Gopher, un modèle de langage de 280 milliards de paramètres conçu pour comprendre et générer du texte de type humain. Le langage est au cœur de l’intelligence humaine, nous permettant d’exprimer des pensées, de créer des souvenirs et de favoriser la compréhension.

Conscientes de son importance, les équipes interdisciplinaires de DeepMind se sont efforcées de stimuler le développement de modèles de langage comme Gopher, en équilibrant l'innovation avec les considérations éthiques et la sécurité. Découvrez comment ces modèles linguistiques font progresser la recherche sur l'IA en améliorant les performances dans des tâches allant de la compréhension écrite à la vérification des faits, tout en identifiant les limites telles que les défis de raisonnement logique. L'attention est également accordée aux risques éthiques et sociaux potentiels associés aux grands modèles linguistiques, notamment la propagation de préjugés et de désinformation, ainsi qu'aux mesures prises pour atténuer ces risques.

Le GLM-130B, présenté à l'ICLR 2023, représente un modèle pré-entraîné bilingue ouvert révolutionnaire qui se distingue par ses impressionnants 130 milliards de paramètres. Développé pour la modélisation dense bidirectionnelle en anglais et en chinois, le GLM-130B exploite l'algorithme General Language Model (GLM) pour la pré-formation et est optimisé pour exécuter des tâches d'inférence sur une configuration de serveur unique, qu'il s'agisse de l'A100 (40G * 8). ou le V100 (32G8). De plus, sa compatibilité avec la quantification INT4 signifie que les exigences matérielles déjà modestes peuvent être encore réduites, permettant à un serveur avec 4 RTX 3090 (24G) de prendre en charge le modèle avec une dégradation minimale des performances.

Dans le cadre de son processus de formation, le GLM-130B a digéré un vaste ensemble de données composé de plus de 400 milliards de jetons de texte, répartis à parts égales entre le chinois et l'anglais. Il offre un support bilingue exceptionnel, des performances supérieures sur divers ensembles de données par rapport à ses homologues et offre des temps d'inférence rapides. De plus, ce référentiel favorise également la reproductibilité en facilitant les points de contrôle du code open source et des modèles pour plus de 30 tâches.