L'avantage de l'open source dans les grands modèles de langage (LLM)

The Open Source Advantage in Large Language Models (LLMs)

December 16, 2024

Auteurs: Jiya Manchanda, Laura Boettcher, Matheus Westphalen, Jasser Jasser

cs.AI

Résumé

Les grands modèles de langage (LLM) marquent un changement clé dans le traitement automatique du langage naturel (TALN), ayant fait progresser la génération de texte, la traduction et le raisonnement spécifique au domaine. Les modèles propriétaires comme GPT-4, alimentés par des ensembles de données propriétaires et des ressources computationnelles étendues, se distinguent par leurs performances de pointe aujourd'hui. Cependant, ils sont critiqués pour leur nature de "boîte noire" et pour limiter l'accessibilité d'une manière qui entrave la reproductibilité et le développement équitable de l'IA. En revanche, les initiatives open-source comme LLaMA et BLOOM donnent la priorité à la démocratisation à travers un développement piloté par la communauté et une efficacité computationnelle. Ces modèles ont considérablement réduit les écarts de performance, notamment en termes de diversité linguistique et d'applications spécifiques au domaine, tout en fournissant des outils accessibles aux chercheurs et développeurs du monde entier. Notamment, les deux paradigmes s'appuient sur des innovations architecturales fondamentales, telles que le cadre Transformer de Vaswani et al. (2017). Les modèles propriétaires excellent en se développant efficacement, tandis que les modèles open-source s'adaptent aux applications du monde réel dans des langues et des domaines sous-représentés. Des techniques comme l'Adaptation à Faible Rang (LoRA) et des ensembles de données d'ajustement d'instructions permettent aux modèles open-source d'obtenir des résultats compétitifs malgré des ressources limitées. En effet, la tension entre les approches propriétaires et open-source souligne un débat plus large sur la transparence par rapport au contrôle propriétaire en IA. Les considérations éthiques mettent en lumière cette division. Les systèmes propriétaires restreignent l'examen externe, tandis que les modèles open-source favorisent la reproductibilité et la collaboration mais manquent de cadres de documentation d'audit normalisés pour atténuer les biais. Les approches hybrides qui tirent parti des forces des deux paradigmes sont susceptibles de façonner l'avenir de l'innovation des LLM, garantissant l'accessibilité, des performances techniques compétitives et un déploiement éthique.

English

Large language models (LLMs) mark a key shift in natural language processing (NLP), having advanced text generation, translation, and domain-specific reasoning. Closed-source models like GPT-4, powered by proprietary datasets and extensive computational resources, lead with state-of-the-art performance today. However, they face criticism for their "black box" nature and for limiting accessibility in a manner that hinders reproducibility and equitable AI development. By contrast, open-source initiatives like LLaMA and BLOOM prioritize democratization through community-driven development and computational efficiency. These models have significantly reduced performance gaps, particularly in linguistic diversity and domain-specific applications, while providing accessible tools for global researchers and developers. Notably, both paradigms rely on foundational architectural innovations, such as the Transformer framework by Vaswani et al. (2017). Closed-source models excel by scaling effectively, while open-source models adapt to real-world applications in underrepresented languages and domains. Techniques like Low-Rank Adaptation (LoRA) and instruction-tuning datasets enable open-source models to achieve competitive results despite limited resources. To be sure, the tension between closed-source and open-source approaches underscores a broader debate on transparency versus proprietary control in AI. Ethical considerations further highlight this divide. Closed-source systems restrict external scrutiny, while open-source models promote reproducibility and collaboration but lack standardized auditing documentation frameworks to mitigate biases. Hybrid approaches that leverage the strengths of both paradigms are likely to shape the future of LLM innovation, ensuring accessibility, competitive technical performance, and ethical deployment.