10 meilleurs grands modèles de langage (LLM) en 2025

Les modèles linguistiques (LLM) reconnaissent des modèles de texte semblables à ceux des humains, traduisent les langues, prédisent les résultats textuels et génèrent de manière indépendante un contenu cohérent et pertinent sur le plan contextuel.

Que vous souhaitiez améliorer la communication, automatiser la création de contenu ou tirer des enseignements de vastes données textuelles, les LLM automatisent les tâches répétitives.

Cependant, il existe de nombreux LLM d'OpenAI, de Meta, de Microsoft, de Google et d'autres entreprises sur le marché. Chaque LLM a des fonctions variables et de multiples cas d'utilisation, ce qui rend difficile le choix du bon modèle.

Nous avons compilé 10 grands modèles de langage pour vous aider à choisir le meilleur pour les besoins de votre entreprise. Examinons leurs fonctionnalités, leurs avantages et leurs limites.

Que faut-il rechercher dans les grands modèles linguistiques ?

Lors de la sélection d'un modèle de langage de grande taille pour des tâches de traitement du langage naturel, choisissez-en un qui corresponde à votre champ d'application et à vos objectifs stratégiques. Voici les fonctionnalités clés qui vous guideront dans votre choix :

• Compatibilité d'intégration: Les modèles de base doivent être compatibles avec votre pile technologique existante, comme le CRM, l'ERP ou les applications personnalisées. Une compatibilité transparente garantit des processus rationalisés et des flux de données sans modifications drastiques
• Facilité d'utilisation: Le LLM doit être facile à utiliser pour différents membres de l'équipe ayant des compétences techniques variées. Il doit avoir une interface intuitive avec des ressources qui peuvent réduire la courbe d'apprentissage
• Évolutivité: Le modèle doit être capable de traiter d'énormes volumes de données d'entraînement sans baisse de performance
• Assistance linguistique: Le LLM doit avoir des capacités multilingues et multidialectes afin d'adapter les entreprises à différents emplacements géographiques
• **Le coût total de propriété, y compris les dépenses initiales, la maintenance et les mises à jour, doit être adapté à votre budget
• **Personnalisation : vous devez pouvoir adapter les modèles aux besoins de votre entreprise
• **Confidentialité des données : le modèle doit être doté de fonctionnalités avancées en matière de sécurité et de confidentialité des données afin de protéger vos informations personnelles et confidentielles sur l'entreprise

Les 10 meilleurs grands modèles linguistiques à utiliser en 2024

1. GPT-4

la France n'est pas un pays en voie de développement, mais un pays en voie de développement ChatGPT GPT-4 est la dernière itération de la série de modèles de langage génératifs, pré-entraînés et basés sur des transformateurs d'OpenAI. Il génère des réponses semblables à celles des humains en se basant sur des invitations sous forme de texte simple et le traitement du langage naturel.

Le GPT-4 est un iA polyvalente qui peut effectuer des tâches techniques et créatives telles que la composition de chansons, la production de résumés et la préparation de rapports d'entreprise. Les utilisateurs peuvent également ajouter des images pour les classer et générer des légendes.

Le formulaire peut contenir jusqu'à 25 000 mots, ce qui le rend adapté à la création de contenu de longue durée.

GPT-4 meilleures fonctionnalités

• Automatisation de la création de contenu, du résumé, de la traduction, de la génération d'idées, du code, de l'assistance client et d'autres tâches
• Traite simultanément les entrées de texte et d'images
• Créez des cadres pour d'autres applications ou chatbots avec une compatibilité multiplateforme et une intégration API
• Générer du contenu exempt de biais nuisibles grâce à ses méthodologies de formation améliorées

Limites du GPT-4

• Il peut parfois donner des réponses biaisées
• Le GPT-4 fournit parfois des données inexactes, notamment en ce qui concerne les dernières tendances et les derniers évènements
• Son intégration peut s'avérer complexe, car elle nécessite une infrastructure informatique et une expertise importantes

Prix du GPT-4

• Tarification personnalisée

GPT-4 évaluations et commentaires

• G2: 4.5/5 (30+ reviews)
• Capterra: 4.7/5 (15+ commentaires)

2. PaLM

il n'y a pas d'autre choix que d'aller à la rencontre des gens pour les aider

il n'y a pas d'autre choix que d'aller à l'école https://research.google/blog/pathways-language-model-palm-scaling-to-540-billion-parameters-for-breakthrough-performance/ la recherche sur Google /%href/

Le PaLM (Pathways Language Model), développé par Google, constitue une étape importante dans les technologies d'IA et de traitement du langage naturel. Il est entraîné sur divers ensembles de données et peut facilement gérer des tâches de raisonnement complexes telles que le codage, la classification et la traduction.

PaLM 2, la version améliorée de PaLM, peut être utilisée pour la recherche et intégrée à des applications de produits.

Les meilleures fonctionnalités de PaLM

• Effectuez des tâches nuancées avec plus de précision grâce aux capacités exceptionnelles de compréhension du langage de PaLM
• Évoluer avec plus de souplesse et d'efficacité grâce à PaLM (construit sur le système Pathways de Google) sans avoir besoin de modèles spécifiques à chaque tâche
• Réduire la complexité opérationnelle et achever plusieurs tâches simultanément grâce à l'instance unique du modèle PaLM
• Exploiter ses capacités de raisonnement supérieures dans des scénarios nécessitant des déductions logiques, la résolution de problèmes et la prise de décisions

Limites du PaLM

• À l'instar d'autres grands modèles, PaLM nécessite des ressources informatiques considérables pour l'entraînement et l'inférence, ce qui constitue un obstacle pour les petites entités ou les développeurs individuels
• L'intégration du PaLM dans les technologies héritées peut s'avérer difficile et nécessiter des efforts de développement considérables
• S'agissant d'un modèle récent et très avancé, l'accessibilité de PaLM est limitée aux organisations disposant de l'infrastructure et du budget nécessaires à l'assistance de sa mise en œuvre

Prix du PaLM

Prix personnalisé

Évaluations et commentaires sur le PaLM

• G2: Non disponible
• Capterra: Non disponible

Lire aussi: Les meilleurs outils d'IA générative pour les équipes DevOps

3. BERT

le projet de loi a été adopté par le Parlement européen en décembre dernier Google Research BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle d'apprentissage machine (ML) pour le traitement du langage naturel (NLP) développé par Google.

C'est un algorithme de représentation du langage bidirectionnel (pouvant analyser le texte à gauche et à droite) et non supervisé qui peut analyser de grands volumes de données et entraîner facilement des modèles d'apprentissage automatique.

Vous pouvez utiliser BERT pour des tâches de NLP telles que la traduction, la classification de phrases et l'analyse de sentiments.

Les meilleures fonctionnalités de BERT

• Entraînez le modèle d'apprentissage automatique sur vos données textuelles
• Obtenez de meilleurs résultats contextuels avec BERT car il utilise une représentation bidirectionnelle du contexte. Il traite le texte de droite à gauche et de gauche à droite, en interprétant sur la base de tous les mots environnants
• Effectuez des tâches polyvalentes avec BERT, notamment l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées et la réponse aux questions
• L'affiner avec une seule couche de sortie supplémentaire afin de créer des modèles de pointe pour diverses tâches. Cela permet de réduire considérablement le temps et les ressources nécessaires à l'apprentissage des modèles
• Utilisez sa version multilingue qui assiste 104 langues, ce qui la rend applicable dans des applications globales où le traitement de plusieurs langues est nécessaire

Limites de BERT

• BERT est coûteux en termes de calcul en raison de sa taille et de sa complexité. Elle nécessite des ressources GPU pour la formation et l'inférence, ce qui pose des problèmes d'intégration pour les organisations disposant d'une infrastructure technique limitée
• Bien qu'elle soit bidirectionnelle, la compréhension de BERT est limitée à 512 jetons au sein d'une fenêtre contextuelle
• Sa version héritée sera abandonnée après le 31 janvier 2025

Prix de BERT

• BERT est open-source et disponible gratuitement sous la licence Apache 2.0.

BERT évaluations et critiques

• G2: Non disponible
• Capterra: Non disponible

4. Claude

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/05/Claude.ai\_-1400x785.png Claude.IA /$$$img/

il n'y a pas d'autre solution que d'aller voir sur place

Claude.IA

Claude est un grand modèle de langage innovant développé et formé par Anthropic à l'aide de l'IA constitutionnelle. Il est connu pour l'accent mis par l'IA éthique sur la sécurité, la précision et la sécurité tout en générant du langage humain.

Sa capacité à fournir des réponses adaptées au contexte fait de Claude un outil idéal pour l'apprentissage de la conversation IA .

Claude peut effectuer des tâches de raisonnement avancées allant au-delà de la reconnaissance de formes ou de la génération de texte. Il peut également transcrire et analyser des notes manuscrites, des photos et des images statiques. Ses autres capacités comprennent la génération de codes et le traitement multilingue.

Claude meilleures fonctionnalités

• Claude 3 permet de traiter environ 30 pages de texte par seconde. Il peut lire des documents de recherche élaborés ou des contrats importants plus rapidement que ses pairs
• Intégrez facilement Claude dans votre pile technique existante sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie
• Assurez un ton et un style cohérents dans les interactions avec les clients grâce à l'IA conversationnelle avec Claude
• Utilisez Claude pour extraire des informations des e-mails d'entreprise ou résumer les réponses aux sondages

Limites de Claude

• Claude n'utilise que la langue anglaise, ce qui limite son applicabilité sur les marchés mondiaux
• Il n'est pas possible de créer du texte et des images sur Claude
• Bien que Claude ait été formé sur d'énormes données, il a parfois généré des réponses inexactes

Prix de Claude

• Business et échelle: Tarification personnalisée
• Free : 0
• Pro: 20 $ par personne et par mois
• Teams : 30$ par personne par mois (minimum 5 personnes)

Claude évaluations et commentaires

• G2: 4.7/5 (20+ commentaires)
• Capterra: 4.8/5 (4 commentaires)

Vous cherchez de l'assistance en matière de code ? Voici une liste de meilleurs outils IA pour l'analyse des concurrents

5. Faucon

la France n'est pas un pays comme les autres, mais un pays comme les autres le monde est en train de s'effondrer Falcon est un modèle de langage créé par le Technology Innovation Institute. Il a été développé pour diverses tâches complexes de traitement du langage naturel et entraîné à l'aide de 40 milliards de paramètres et d'un trillion de jetons.

Falcon intègre les dernières avancées en matière d'IA pour améliorer la compréhension et la génération du langage.

Les meilleures fonctionnalités de Falcon

• Falcon permet de générer des textes cohérents et adaptés au contexte qui reproduisent fidèlement le style d'écriture humain
• À faire un décodage plus rapide avec une dégradation minimale de la qualité grâce à la capacité de Falcon à réduire la bande passante de la mémoire
• Déployer des solutions NLP sur des marchés internationaux grâce à la capacité de Falcon à assister plusieurs langues

Les limites de Falcon

• Falcon nécessite d'importantes ressources informatiques pour fonctionner de manière optimale, ce qui le rend moins accessible aux petites entreprises disposant d'une infrastructure informatique limitée
• L'intégration de Falcon dans les systèmes existants peut être techniquement exigeante

Prix de Falcon

• Prix personnalisé

Falcon évaluations et commentaires

• G2: Non disponible
• Capterra: Non disponible

6. ERNIE

la France n'est pas un pays en voie de développement ERNIE ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration), développé par Baidu, intègre des graphes de connaissances structurés dans la formation des modèles linguistiques, améliorant ainsi leur compréhension des contextes complexes.

ERNIE peut traiter et comprendre le langage grâce au contexte immédiat et à l'intégration de structures de connaissances externes. Il peut continuer à apprendre et à s'adapter après sa formation initiale, ce qui lui permet de s'améliorer au fil du temps lorsqu'il est exposé à de nouvelles données.

Les meilleures fonctionnalités d'Ernie

• Utilisez-le pour des applications nécessitant une compréhension interlinguistique, car Ernie est compatible avec plusieurs langues
• Effectuez un large éventail de tâches NLP, notamment l'analyse des sentiments, la classification des textes et bien plus encore, grâce à la formation enrichie d'ERNIE avec des graphes de connaissances

Limites d'Ernie

• L'intégration d'ERNIE dans les systèmes existants, en particulier ceux qui ne sont pas déjà prêts pour l'IA, est un défi
• Son pré-entraînement sur des graphes de connaissances spécifiques pourrait limiter son efficacité ou sa pertinence dans des industries de niche

Prix d'Ernie

• Tarification personnalisée

Évaluation et commentaires sur Ernie

• G2: Non disponible
• Capterra: Non disponible

7. Cohère

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via

Cohérence

Cohere est une plateforme d'IA d'entreprise qui aide les entreprises à intégrer la $$$a générative dans leurs processus quotidiens, tels que la recherche, la découverte et l'extraction de documents dans plus de 100 langues.

Elle permet aux organisations de faire progresser leur modèle de GenerativeAI de la preuve de concept à l'étape de la productivité, en les aidant à créer des applications d'IA évolutives et efficaces.

Les meilleures fonctionnalités de Cohere

• Cohere se distingue par son API conviviale, qui la rend accessible même à ceux qui ont une expertise technique limitée
• Cohere offre une excellente évolutivité, s'adressant aux entreprises de toutes tailles, des startups aux grandes entreprises
• Cohere permet aux utilisateurs d'affiner les modèles sur leurs propres données, ce qui permet d'obtenir des réponses plus personnalisées et plus précises, adaptées aux besoins et aux contextes spécifiques des entreprises
• L'entreprise met l'accent sur le développement éthique de l'IA, en fournissant des informations transparentes sur la façon dont ses modèles sont entraînés

Les limites de Cohere

• Comme de nombreux modèles d'IA, les performances de Cohere reposent en grande partie sur la qualité des données d'entraînement
• Bien que Cohere soit accessible, son coût peut grimper rapidement pour les utilisateurs de gros volumes
• Bien qu'elle s'améliore, l'assistance de Cohere pour les langues autres que l'anglais n'est pas aussi étendue que celle de certains autres modèles

Prix de Cohere

• **Free
• Modèle par défaut
  • Commande R+: Entrée : 3$/1M de jetons ; Sortie : 15$/1M de jetons
  • Commande R: Entrée : 0,5$/1M de jetons ; Sortie : 1,5$/1M de jetons : 1,5$/1M de jetons
• Modèle affiné * Commande R: Entrée : 2$/1M de jetons ; Sortie : 4$/1M de jetons ; Entraînement : 8$/1M de jetons

Cohere évaluations et commentaires

• G2: Non disponible
• Capterra: Non disponible

8. Gémeaux

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Gemini IA

Gemini (anciennement Bard), de Google, est un grand modèle de langage qui gère diverses tâches complexes de traitement du langage naturel. Il est connu pour sa polyvalence et ses performances élevées, car il vise à fournir des capacités d'IA avancées dans de multiples domaines.

Le modèle a été entraîné sur un vaste ensemble de données, ce qui lui permet de comprendre et de générer du texte avec une grande précision et une grande sensibilité au contexte. Gemini est optimisé pour les applications en temps réel, fournissant des réponses rapides nécessaires aux bots de service client, aux traductions en temps réel et à d'autres applications interactives.

Les meilleures fonctionnalités de Gemini

• Exécution de tâches NLP, y compris la génération de texte, l'analyse des sentiments, la résumisation et la traduction
• Ajustement précis de Gemini sur des ensembles de données spécifiques, permettant une plus grande personnalisation pour répondre à des exigences de niche ou à des besoins d'entreprise particuliers

Limites de Gemini

• L'intégration de Gemini dans vos systèmes logiciels existants peut être complexe et nécessiter une expertise technique
• Bien que Gemini assiste plusieurs langues, ses performances peuvent varier considérablement d'une langue à l'autre
• Il ne peut pas générer d'images

Prix de Gemini

• Free
• Pay-as-you-go: Entrée : $7/1M de jetons ; Sortie : 21$/1M de jetons

Gemini évaluations et critiques

• G2: 4.5/5 (100+ reviews)
• Capterra: Non disponible

Vous en voulez plus ? Jetez un coup d'œil à la section meilleurs outils d'IA pour les développeurs

9. LlaMA

la France n'est pas un pays comme les autres, mais un pays comme les autres LlaMA LlaMA (Large Language Model Meta IA), par Meta, est principalement construit pour les développeurs et les chercheurs afin de faciliter l'innovation. Cependant, il peut également effectuer d'autres tâches complexes comme la traduction et la génération de dialogues.

Il crée également des codes et du langage naturel sur le code à partir d'invitations.

Les meilleures fonctionnalités de LlaMA

• Effectue des tâches de NLP telles que la génération de texte, la compréhension, le résumé et la traduction
• Construit comme un grand modèle de langage (LLM) open-source conçu pour les développeurs, les chercheurs et les Business pour construire, expérimenter et mettre à l'échelle de manière responsable leurs idées d'IA générative
• Générer du code et des invitations en langage naturel avec Llama

Limites de LLaMA

• Il faut 30 à 120 secondes pour générer une réponse, ce qui est retardé par rapport à d'autres outils
• Les paramètres et la personnalisation de LLaMA, en particulier pour des utilisations spécifiques ou avancées, peuvent nécessiter une expertise technique considérable en matière d'apprentissage automatique et de NLP
• La disponibilité de modèles pré-entraînés prêts à l'emploi peut être limitée, ce qui augmente l'effort nécessaire pour démarrer

Prix de LLaMA

• Free or Open Access for Researchers (gratuit ou en libre accès pour les chercheurs)

LLaMA évaluations et commentaires

• G2: Non disponible
• Capterra: 4.0/5 (1 évaluation)

10. Orca

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Orque

Microsoft a développé Orca pour les petits modèles de langage (~10B paramètres ou moins). Il est basé sur une méthodologie d'auto-amélioration et de retour d'expérience.

Orca crée des données synthétiques pour l'entraînement des petits modèles, leur fournissant de meilleures capacités de raisonnement et des comportements personnalisés.

Les meilleures fonctionnalités d'Orca

• Utilisez Orca pour résumer des textes et pour des tâches complexes de réponse à des questions
• Donner aux petits modèles de langage des capacités de raisonnement améliorées, car Orca imite les processus de raisonnement des grands modèles avec un réglage des explications
• Utiliser des modèles pré-entraînés sur diverses sources de données dans différents domaines, du juridique au médical en passant par le divertissement et la finance
• Ajustement fin d'Orca sur des ensembles de données spécifiques, permettant au modèle de s'adapter aux besoins uniques de l'industrie ou aux applications spécialisées
• Utiliser de nouveaux algorithmes qui optimisent la puissance de traitement, en réduisant la consommation d'énergie généralement associée à l'exécution de grands modèles de langage, ce qui les rend plus durables et plus rentables

Limites d'Orca

• Orca nécessite d'importantes ressources informatiques pour une performance optimale, en particulier dans les environnements à forte densité de données
• L'intégration d'Orca dans les systèmes existants peut être un processus complexe nécessitant une expertise technique, en particulier dans les systèmes qui ne sont pas déjà dotés d'IA
• Les capacités d'Orca dans les langages les moins couramment utilisés sont limitées

Prix d'Orca

• Conseil : 1 325 $ par mois (contrat de 3 mois)
• Abonnement LLM : plus de 2 200 $ par mois (contrat de 12 mois)
• Enterprise : $$$$a par mois (avec une combinaison flexible de services)

Orca évaluations et commentaires

• G2: Non disponible
• Capterra: Non disponible

Si vous ne comprenez pas la terminologie de l'IA, utilisez le glossaire ultime de l'IA

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Si ces grands modèles de langage peuvent automatiser des tâches complexes, nombre d'entre eux présentent des coûts d'intégration élevés et une interface complexe, ce qui complique l'utilisation efficace des outils.

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Limites de ClickUp IA

• Le paramètre et l'optimisation de ses capacités peuvent nécessiter une courbe d'apprentissage
• Limité aux données et aux tâches gérées au sein de la plateforme ClickUp

Prix de ClickUp AI

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ClickUp IA évaluations et commentaires

• G2: 4.7/5 (9,400+ reviews)
• Capterra: 4.7/5 (4000+ avis)

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