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Les API d'IA générative sont de puissantes interfaces qui exploitent les capacités de modèles d'intelligence artificielle de pointe conçus pour générer du contenu nouveau et original selon diverses modalités. Ces API démocratisent l'accès à des modèles d'IA génératifs avancés, permettant aux développeurs et aux entreprises d'intégrer de manière fluide des fonctionnalités de génération de contenu dans leurs applications sans avoir besoin d'une expertise approfondie en matière d'apprentissage automatique ou de ressources pour entraîner des modèles complexes à partir de zéro.
En tirant parti de la puissance de grands modèles linguistiques, d'algorithmes de vision par ordinateur et d'autres techniques d'IA, les API d'IA génératives permettent, entre autres, de créer du texte proche de l'humain, des images réalistes, du code fonctionnel et des expériences conversationnelles engageantes.
Les API de génération de texte exploitent la puissance de grands modèles linguistiques, qui ont été entraînés sur de grandes quantités de données textuelles, pour générer un contenu écrit semblable à celui d'un humain. Ces API peuvent produire du texte pertinent et cohérent du point de vue contextuel pour un large éventail d'applications, notamment la création de contenu, la synthèse, la rédaction créative et les agents conversationnels. En permettant d'imiter différents styles et tons d'écriture, les API de génération de texte peuvent générer des articles, des histoires, des descriptions de produits, des textes marketing et même des poèmes ou des scripts captivants, adaptés à des exigences et à des instructions spécifiques.
Falcon180B est un modèle de langage avancé comportant 180 milliards de paramètres. Il est open source et fournit un accès gratuit à ses puissantes fonctionnalités. Le Falcon180B excelle dans diverses tâches de traitement du langage naturel, offrant des performances exceptionnelles en matière de génération de texte de haute qualité. Ce modèle est réputé pour ses performances de haut niveau et sa haute précision, ce qui en fait l'une des principales options dans le domaine de la génération de texte.
Développé par Meta, il possède 175 milliards de paramètres et constitue l'un des plus grands modèles de langage pré-entraînés disponibles. En tant que modèle open source, il excelle dans la génération de texte cohérent et pertinent sur le plan contextuel, ce qui en fait un outil robuste pour diverses applications. Son nombre important de paramètres garantit une efficacité et des performances élevées, offrant une utilité substantielle pour les tâches avancées de génération de texte.
Un modèle de langage polyvalent avec 20 milliards de paramètres. Il est open source et conçu pour gérer un large éventail de textes en anglais. Le modèle ressemble beaucoup au GPT-3 en termes d'architecture et de fonctionnalité, offrant des performances fiables pour la génération de texte à usage général. Sa nature polyvalente et sa formation approfondie en font un outil performant dans divers contextes.
GPT-3 est connu pour ses remarquables capacités de génération de texte, exploitant 175 milliards de paramètres pour produire un texte semblable à celui d'un humain. Bien qu'il ne soit pas entièrement open source, il offre un accès gratuit via l'API d'OpenAI, ce qui le rend largement utilisé. La haute précision et les performances du GPT-3 en font un outil hors pair dans diverses tâches de génération de texte, connu pour générer du texte cohérent et adapté au contexte.
GPT-J, créé par EleutherAI, comporte 6 milliards de paramètres et est conçu pour générer des suites de texte similaires à celles des humains. Ce modèle open source maintient efficacement le contexte et la cohérence, ce qui en fait un modèle très performant dans de nombreux cas d'utilisation. Sa facilité d'accès et de mise en œuvre constituent des atouts notables, car elle constitue une option fiable pour les développeurs ayant besoin d'un outil de génération de texte robuste.
Créé par Salesforce, AI Research est un modèle compact mais puissant avec 7 milliards de paramètres, conçu pour des tâches polyvalentes de génération de texte et de traitement du langage naturel. Il gère jusqu'à 8 000 jetons d'entrée et est entraîné sur un ensemble de données de 1,5 billion de jetons, offrant des performances robustes. Publié sous licence Apache 2.0, il est entièrement open source et très efficace pour sa taille [1].
BLOOM est un modèle de langage multilingue supportant 46 langues et 13 langages de programmation. Ce modèle open source utilise de nombreuses données textuelles et des ressources informatiques avancées pour générer un texte cohérent et adapté au contexte. Sa polyvalence dans la gestion de plusieurs langues est un point fort, ce qui en fait un outil précieux pour les applications mondiales.
Les modèles LLAMA sont conçus pour diverses tâches de traitement du langage naturel et sont entièrement open source. Ces modèles offrent des options d'utilisation flexibles pour les applications de recherche et non commerciales, garantissant des performances fiables dans différents scénarios. Leur nature open source permet une personnalisation poussée et une adaptation à des besoins spécifiques.
PalM 2 de Google est un modèle de langage de pointe qui excelle en matière de raisonnement avancé, de codage et de mathématiques. Bien qu'il ne soit pas entièrement open source, il fournit un accès gratuit, ce qui le rend accessible à diverses applications. Les hautes performances de PalM 2 dans les tâches spécialisées en font un outil précieux pour la génération de texte, en particulier dans les contextes nécessitant des capacités analytiques avancées.
Microsoft Phi-2 vise à générer du texte de haute qualité grâce à un calcul efficace. Bien que les détails spécifiques concernant ses paramètres soient moins documentés, il est reconnu pour ses performances décentes et est entièrement open source. Son statut de source ouverte garantit l'accessibilité et la possibilité d'adapter son utilisation à des exigences spécifiques, offrant ainsi de la flexibilité aux développeurs.
Il s'agit d'un nouveau modèle open source introduit par Apple, conçu pour générer du texte de manière efficace et précise. Dans le cadre des efforts plus généraux d'Apple en matière de modèles d'IA open source, OpenELM offre transparence et reproductibilité dans de grands modèles de langage. Ses capacités émergentes présentent un potentiel prometteur pour diverses applications de génération de langage naturel.
Les API de génération d'images révolutionnent la création de contenu en permettant aux utilisateurs de générer des images hautement réalistes ou artistiques à partir de descriptions textuelles. Ces API tirent parti de la vision par ordinateur avancée et des modèles de réseaux antagonistes génératifs (GAN) entraînés à partir de grands ensembles de données d'images et de leurs descriptions textuelles correspondantes. En fournissant une invite textuelle, les utilisateurs peuvent générer des images originales de haute qualité qui peuvent être utilisées dans divers secteurs, tels que le marketing, le design, le divertissement et le commerce électronique, en rationalisant le processus de création de contenu et en ouvrant de nouvelles possibilités créatives.
DeepFloyd IF est un modèle open source avancé développé par l'équipe de recherche DeepFloyd et soutenu par Stability AI. Il excelle dans la génération de visuels réalistes avec une compréhension approfondie du langage, avec une conception modulaire avec un encodeur de texte fixe et trois modules de diffusion de pixels interconnectés, ce qui en fait un modèle open source gratuit très polyvalent et puissant pour diverses tâches de génération d'images.
Stable Diffusion v1-5 est un modèle texte-image latent gratuit et open source qui combine un encodeur automatique avec un modèle de diffusion pour produire des images très réalistes. Formé à partir du vaste ensemble de données laion-aesthetics v2 5+ et affiné en 595 000 étapes, ce modèle peut générer des images réalistes à partir de diverses entrées de texte, offrant une flexibilité et une qualité exceptionnelles dans la création d'images en tant que solution open source.
OpenJourney est un modèle open source gratuit conçu pour générer de l'art IA dans le style de Midjourney. Créé par PromptHero, il utilise un ensemble de données de plus de 124 000 photos Midjourney v4. OpenJourney est très populaire et se classe au deuxième rang des modèles de conversion texte-image les plus téléchargés sur HuggingFace, connu pour sa capacité à produire des images artistiques de haute qualité dans le cadre d'une offre open source.
DreamShaper V7 est un modèle open source gratuit basé sur l'architecture du modèle de diffusion, qui introduit des améliorations en termes de prise en charge de LoRa et de réalisme. Il s'appuie sur les mises à jour de la version 6, qui incluaient un style amélioré et une génération supérieure à une hauteur de 1024 pixels. DreamShaper est connu pour créer des images photoréalistes et excelle dans la génération de style anime avec des balises booru en tant que solution open source.
Craiyon, anciennement connu sous le nom de DALL-E mini, est une API gratuite de génération d'images IA qui permet aux utilisateurs de créer des images uniques à partir de messages texte. Il est très accessible et convivial, ce qui en fait un choix populaire pour générer des œuvres d'IA via son service API gratuit.
Alors que Craiyon autorisait initialement les utilisateurs à cloner le Référentiel GitHub et exécutant le modèle localement, les développeurs se sont concentrés sur la plate-forme Web, faisant de site web principal moyen d'accéder à la dernière version du modèle.
Civitai est une plateforme open source dédiée au partage et à l'évaluation de modèles de diffusion stable, d'inversions textuelles, de dégradés esthétiques et d'autres outils d'IA génératifs pour créer des images. Il favorise une communauté collaborative où les utilisateurs peuvent découvrir, télécharger et contribuer à leurs propres modèles et ressources personnalisés, améliorant ainsi la qualité globale et la diversité des modèles d'IA génératifs en tant que plate-forme open source gratuite.
Les API de génération de code exploitent des modèles d'IA entraînés sur de vastes référentiels de code pour générer des extraits de code ou des programmes entiers sur la base de descriptions ou de spécifications en langage naturel. Ces API peuvent aider les développeurs en automatisant les tâches de codage répétitives, en générant du code standard et même en créant des applications complètes à partir d'exigences de haut niveau. En comprenant les descriptions en langage naturel et en les traduisant en code fonctionnel, les API de génération de code peuvent accélérer considérablement les processus de développement logiciel, réduire les erreurs de codage et permettre aux utilisateurs non techniques de créer des applications logicielles via des interfaces en langage naturel.
Llama 3 70B Instruct fait partie de la famille Llama 3 de Meta, une collection de grands modèles de langage conçus pour diverses tâches, y compris la génération de code. Ce modèle est connu pour ses hautes performances et sa polyvalence, prenant en charge un large éventail d'applications telles que la génération de texte, la génération de code et le traitement du langage naturel. Avec 70 milliards de paramètres, il exploite des techniques avancées pour optimiser l'utilité et la sécurité de ses réponses. Le modèle est pré-entraîné et affiné en fonction des instructions pour améliorer sa capacité à fournir des résultats précis et pertinents.
CodeGeeX est un puissant modèle de génération de code multilingue open source avec 13 milliards de paramètres. Il a été pré-entraîné sur un vaste corpus de 850 milliards de jetons répartis dans 23 langages de programmation, ce qui le rend très polyvalent et capable de générer du code dans plusieurs langues. CodeGeeX excelle dans des tâches telles que la génération, la traduction et l'explication de code, et a été largement testé et évalué. Il offre des fonctionnalités uniques telles qu'un assistant de programmation personnalisable et la possibilité de traduire du code dans toutes les langues.
CodeBert est un modèle de langage open source spécialement adapté aux tâches liées au code. Il s'agit d'un modèle multilingue pré-entraîné utilisant des paires langage naturel et langage de programmation dans six langages de programmation : Python, Java, JavaScript, PHP, Ruby et Go. La formation spécialisée de CodeBert sur les données liées au code le rend parfaitement adapté à des tâches telles que la génération de code, la synthèse de code et la traduction de code.
CodeT5 est un modèle open source basé sur un transformateur conçu pour les tâches liées au code telles que la synthèse, la génération et la complétion de code. Développé par Salesforce AI Research, il est conçu pour comprendre et générer du code dans différents langages de programmation. CodeT5 exploite une architecture encodeur-décodeur sensible au code, ce qui le rend apte à gérer divers défis de génération de code. Sa formation préalable implique un vaste corpus de code, ce qui lui permet de proposer des complétions de code et des informations de haute qualité.
free-gpt-engineer est un modèle d'IA open source conçu pour générer des bases de code complètes en fonction d'instructions. Il est flexible et extensible, permettant aux utilisateurs de spécifier ce qu'ils veulent créer, et l'IA demandera des éclaircissements avant de générer le code. free-gpt-engineer est capable d'apprendre et de s'adapter au format de code souhaité, ce qui en fait un outil polyvalent pour les tâches de génération de code.
Développé par Hugging Face, CodeParrot est un modèle open source destiné à la génération de code. Il est entraîné sur un vaste corpus de données de langage de programmation, ce qui lui permet de générer des extraits de code précis et pertinents. CodeParrot excelle dans la conversion de descriptions en langage naturel en code, ce qui en fait un outil utile pour les développeurs qui souhaitent automatiser les tâches de codage. Sa formation sur divers ensembles de données lui permet de gérer efficacement divers langages de programmation et structures de code.
PolyCoder est un modèle open source pour la génération de code qui s'appuie sur un vaste ensemble de données de code provenant de plusieurs langages de programmation. Il vise à fournir des complétions de code et des suggestions de haute qualité, ce qui en fait un assistant fiable pour les développeurs. La formation approfondie de PolyCoder lui permet de comprendre des contextes de code complexes et de proposer des extraits de code pertinents, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires au codage manuel.
Django-Code-Generator est un outil open source spécialement conçu pour générer du code dans le framework Web Django. Il permet aux utilisateurs de créer des API Django Rest Framework ou des interfaces d'administration pour leurs applications sur la base de modèles Django. De plus, les utilisateurs peuvent créer des modèles pour générer du code personnalisé adapté à leurs besoins spécifiques, ce qui en fait un outil utile pour les développeurs de Django.
Duckargs est un outil open source gratuit qui permet aux développeurs de gagner du temps lors de la création de programmes Python ou C qui reçoivent des entrées depuis la ligne de commande. En exécutant duckargs (pour le code Python), duckargs-python (également pour Python) ou duckargs-c (pour le code C) et en spécifiant les options souhaitées et les exemples de valeurs, Duckargs génère un programme capable de gérer ces options et arguments, réduisant ainsi le besoin de code standard manuel.
Les API de génération de chatbots permettent d'accéder à des modèles de langage qui ont été affinés spécifiquement pour les cas d'utilisation conversationnels. Ces API permettent de créer des chatbots intelligents et des assistants virtuels capables d'engager un dialogue semblable à celui d'un humain, de comprendre le contexte et de fournir des réponses pertinentes. En tirant parti des techniques de traitement et de génération du langage naturel, les API de génération de chatbots peuvent alimenter des interfaces conversationnelles dans divers secteurs, tels que le service client, le commerce électronique et l'éducation, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et permettant des interactions plus naturelles et efficaces entre les humains et les machines.
Llama 2-Chat est une version affinée du modèle Llama 2, comprenant de 7 milliards à 70 milliards de paramètres. Il a été optimisé pour les cas d'utilisation du dialogue grâce à l'apprentissage supervisé et à l'apprentissage par renforcement avec feedback humain (RLHF), améliorant ainsi ses performances dans des contextes conversationnels tout en promouvant la sécurité et l'utilité.
OpenChat est une bibliothèque open source de modèles de langage affinés selon une stratégie inspirée de l'apprentissage par renforcement hors ligne, appelée C-RLFT. Les modèles sont conçus pour fonctionner correctement dans les environnements conversationnels, le modèle 7B étant capable de fonctionner sur des GPU grand public et d'offrir des performances comparables à celles de ChatGPT, tout en étant disponible pour un usage commercial.
Mistral 7B fait partie de la famille Mistral de modèles open source connus pour leur efficacité et leurs hautes performances dans diverses tâches de PNL, y compris le dialogue. Le modèle 7B a été spécialement affiné pour les applications de chat, ce qui en fait un choix idéal pour créer des systèmes d'IA conversationnels.
Qwen 1.5-Chat est une version affinée du modèle Qwen 1.5 développé par Alibaba Cloud. Il prend en charge plusieurs langues et a été optimisé pour les cas d'utilisation conversationnels grâce à des techniques avancées telles que l'optimisation des préférences directes (DPO) et l'optimisation des politiques proximales (PPO) pour le peaufiner.
Yi 34B-Chat est une version affinée de la série de modèles Yi développée par 01.AI, conçue spécifiquement pour les applications de chat. Il prend en charge une large fenêtre contextuelle, ce qui le rend adapté aux tâches conversationnelles complexes, et offre des performances élevées dans plusieurs langues.
Bien que les modèles d'IA open source offrent de nombreux avantages, ils présentent également certains inconvénients et obstacles. Voici quelques inconvénients liés à l'utilisation de modèles open source :
Compte tenu des coûts et des défis potentiels liés aux modèles open source, une solution rentable consiste à utiliser des API. Eden AI facilite l'intégration et la mise en œuvre des technologies d'IA grâce à son API, en se connectant à plusieurs moteurs d'IA.
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