Vicuna: Un chatbot open source avec 90% de la qualité de ChatGPT ?

Table des matières

1. Introduction
2. Les nouveaux modèles de chatbot
3. Vicuna : l'open source chatbot
4. Le fonctionnement de Vicuna
   • 4.1 Les institutions prestigieuses derrière Vicuna
   • 4.2 Le modèle LLaMa utilisé pour le fine-tuning de Vicuna
   • 4.3 Le dataset de conversations utilisé pour l'entraînement
5. Les résultats de benchmarking de Vicuna
   • 5.1 Comparaison avec les autres modèles
   • 5.2 La question du choix des stratégies de Prompt pour les modèles
6. L'intégrité des données utilisées pour entraîner Bard
   • 6.1 Controverse autour de ShareGPT
   • 6.2 Déni de Google concernant l'utilisation des données de ShareGPT
   • 6.3 Impact sur la disponibilité des modèles pour une utilisation commerciale
7. Le rôle de Deep Mind dans le développement de Gemini
   • 7.1 Le modèle Sparrow de Deep Mind et ses caractéristiques
   • 7.2 Les implications potentielles de l'utilisation des idées de Sparrow dans Gemini
8. Essayer le modèle Vicuna
9. Conclusion

Vicuna : Un nouveau chatbot open source pour des conversations de qualité

Dans le domaine des chatbots, un nouveau modèle a récemment fait son apparition : Vicuna. Présenté comme un chatbot open source, il est basé sur le puissant modèle GPT-4 et promet des conversations de qualité supérieure, avec une similarité de 90% par rapport à ChatGPT. Dans cet article, nous allons explorer en détail ce que signifie réellement l'appellation "open source" pour Vicuna, ainsi que son fonctionnement et ses performances par rapport à d'autres modèles disponibles. Nous aborderons également la controverse entourant les données utilisées pour l'entraînement du modèle Bard, et nous discuterons du rôle de Deep Mind dans le développement de Gemini, un projet visant à rivaliser avec les modèles de langage existants.

Introduction

Avec les avancées récentes dans le domaine de la génération de texte, les chatbots ont gagné en popularité et en sophistication. Ils sont utilisés dans divers domaines, tels que le service client, l'assistance technique et même dans des applications ludiques. Les chercheurs et les ingénieurs travaillent sans relâche pour améliorer ces chatbots afin qu'ils puissent comprendre et générer des conversations de manière plus précise et naturelle.

Les nouveaux modèles de chatbot

Au cours de la semaine dernière, plusieurs nouveaux modèles de chatbot ont été lancés sur le marché. Parmi ceux-ci, nous trouvons le modèle Vicuna qui se distingue par son statut d'open source. Cependant, il est essentiel de comprendre ce que cela signifie réellement et quelles sont les implications pour son utilisation.

Vicuna : l'open source chatbot

Vicuna est un chatbot qui a été développé par un groupe de chercheurs issus de prestigieuses institutions américaines. Il est basé sur le modèle GPT-4 et se vante d'offrir une qualité de conversation proche de celle de ChatGPT, avec une similarité de 90%. Malgré l'appellation "open source", il est important de noter que ce terme est utilisé de manière assez libre dans ce contexte et nécessite une clarification.

Le fonctionnement de Vicuna

Pour comprendre le fonctionnement de Vicuna, il est nécessaire d'examiner les différents aspects qui entrent en jeu. Tout d'abord, il convient de souligner que Vicuna est construit à partir du modèle LLaMa. Ce dernier est un modèle de grande envergure composé de 13 milliards de tokens, qui a été préalablement fine-tuné pour atteindre des performances optimales. Le fine-tuning a été effectué sur un dataset de conversations provenant de ChatGPT et de ShareGPT, une plateforme qui permettait aux utilisateurs de publier des conversations et de les explorer. Cependant, ShareGPT a récemment retiré l'accès à ces conversations, ce qui a soulevé des questions quant à la disponibilité des données pour de futurs travaux de recherche.

Les résultats de benchmarking de Vicuna

Pour évaluer les performances de Vicuna par rapport aux autres modèles, une méthode de benchmarking a été utilisée. Des générations de textes ont été réalisées avec les modèles LLaMa, Alpaca, Bard et ChatGPT, puis Comparées en termes de qualité. Les résultats ont montré que Vicuna se place juste en dessous de Bard en termes de qualité de génération, ce qui est une performance remarquable compte tenu de la complexité du modèle.

La question du choix des stratégies de prompt pour les modèles

L'un des défis auxquels les chercheurs sont confrontés lors de l'évaluation des modèles de chatbot est de trouver les meilleures stratégies de prompt pour obtenir les résultats les plus pertinents. En effet, un modèle peut bien performer avec un certain type de questionnement mais donner de moins bons résultats avec une autre approche. Cette question reste ouverte et nécessite des recherches supplémentaires pour trouver des solutions adaptées à chaque modèle.

L'intégrité des données utilisées pour entraîner Bard

Une controverse récente a éclaté autour de l'utilisation des données de ShareGPT pour l'entraînement du modèle Bard. Selon des informations rapportées par ShareGPT, Google aurait utilisé ces données sans autorisation, ce qui aurait conduit à la démission d'un chercheur important, Jacob Devlin. Cependant, Google a nié ces accusations et Affirmé que Bard n'était en aucun cas entraîné à partir des données de ShareGPT. Cette controverse soulève des questions importantes sur l'intégrité des données utilisées pour l'entraînement des modèles de langage.

Le rôle de Deep Mind dans le développement de Gemini

Deep Mind, une société d'intelligence artificielle appartenant à Alphabet, a été impliquée dans le développement d'un projet appelé Gemini. Ce projet vise à créer de nouveaux modèles de langage pour rivaliser avec ceux déjà existants. Une des caractéristiques clés de ces modèles est l'inclusion de citations, une approche novatrice qui pourrait améliorer significativement la qualité des générations de texte. Les travaux réalisés par Deep Mind dans ce domaine sont déjà reconnus pour leur pertinence et leur impact sur les avancées en matière de modèles de langage.

Essayer le modèle Vicuna

Si vous souhaitez tester le modèle Vicuna par vous-même, il est possible d'accéder à une version en ligne et de l'utiliser pour générer du texte. Cependant, il convient de noter que le modèle n'est pas encore disponible dans sa version finale et que des travaux supplémentaires sont nécessaires pour le rendre pleinement fonctionnel. Néanmoins, cette version de démonstration offre un aperçu des capacités de Vicuna et permet d'apprécier les progrès réalisés dans le domaine des chatbots.

Conclusion

En conclusion, l'arrivée de Vicuna sur le marché des chatbots open source représente une avancée significative dans le domaine de la génération de texte. Malgré les controverses et les défis qui persistent, les modèles de langage continuent de s'améliorer, offrant des possibilités de conversations plus précises et plus naturelles. Il reste encore beaucoup de travail à faire pour parfaire ces modèles, mais les avancées actuelles suggèrent un avenir prometteur pour les chatbots et leur intégration dans notre quotidien.

FAQ

Q: Qu'est-ce que Vicuna ? A: Vicuna est un modèle de chatbot open source basé sur le modèle GPT-4, qui offre une qualité de conversation similaire à ChatGPT.

Q: Quelle est la différence entre Vicuna et les autres modèles ? A: Vicuna utilise le modèle LLaMa, qui a été fine-tuné pour des performances optimales, tandis que d'autres modèles utilisent des approches différentes.

Q: Quelle est la controverse entourant les données de ShareGPT ? A: ShareGPT a affirmé que Google avait utilisé leurs données pour entraîner le modèle Bard, ce qui a suscité des débats et des démentis de la part de Google.

Q: Comment puis-je essayer le modèle Vicuna ? A: Vous pouvez accéder à une version en ligne du modèle Vicuna et l'utiliser pour générer du texte.

Q: Quelles sont les perspectives d'avenir pour l'utilisation commerciale des modèles de chatbot ? A: Actuellement, l'utilisation commerciale des modèles de chatbot basés sur LLaMa ou ChatGPT n'est pas autorisée. Cependant, on peut espérer l'émergence de versions open source avec des possibilités d'utilisation commerciale à l'avenir.