Nvidia vient de publier sa propre intelligence artificielle en toute discrétion, basée sur celle de Meta en licence libre. La firme semble décidée à s’imposer sur le côté logiciel du marché de l’IA, après avoir dominé le côté matériel grâce à ses cartes graphiques.

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    Nvidia est un acteur incontournable dans l'utilisation et l'entraînement de l'intelligence artificielle. Conçues pour traiter de grandes quantités de données en parallèle, les cartes graphiques de la marque sont particulièrement adaptées au fonctionnement des grands modèles de langage. Toutefois, Nvidia semble changer de tactique et vient de publier son propre grand modèle de langage, avec un article correspondant publié sur arXiv.

    Baptisé Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct, le modèle en question a été publié en toute discrétion sur le site Hugging Face. Si le nom vous dit quelque chose, c'est normal. Il est basé sur Llama 3.1, le modèle open source de Meta. Nvidia a notamment utilisé l'apprentissage par renforcement à partir de rétroactionrétroaction humaine (RLHF), une technique d'apprentissage qui permet de mieux répondre aux attentes des humains.

    Un modèle compétent face à ChatGPT

    Le modèle de Nvidia a atteint un score de 94,1 sur RewardBench, un test spécifiquement conçu pour les IA qui apprennent avec un système de récompenses. Ce résultat dépasse ceux de GPT-4o d'OpenAI ou encore de Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic. Il sort également premier sur les tests Arena Hard, AlpacaEval et MT Bench. Ce modèle est plus apte à répondre aux attentes des utilisateurs, notamment pour les questions complexes. Il est par exemple capable de répondre correctement, en expliquant son raisonnement, à la question « How many r's are there in strawberry ? » (combien de fois le mot strawberry contient la lettre r ?)), une question pour laquelle ChatGPTChatGPT se trompe systématiquement.

    Ce modèle n'est toutefois pas bon dans tous les domaines. Nvidia signale qu'il n'a pas été optimisé pour des domaines spécifiques, comme les mathématiques ou le raisonnement légal. Il obtient des scores en retrait sur certains tests comme le MMLU-Pro (qui concerne les connaissances académiques) ou Aider (programmation). Vous pouvez dès à présent le tester par vous-même sur le site de Nvidia ou sur Hugging Face. À noter qu'il fonctionne avant tout en anglais. Il peut tout de même comprendre les questions simples en français et tend à répondre dans les deux langues en même temps.