Forrester classe les 10 meilleurs modèles de base AI pour le langage, Google en tête
Les meilleurs modèles de base en intelligence artificielle pour le langage
Les meilleurs modèles en IA pour le langage en 2024
Le cabinet Forrester a évalué, noté et classé les dix meilleurs modèles de base en intelligence artificielle pour le langage dans le monde, des grands noms comme Amazon Bedrock et Google Gemini à OpenAI GPT-4 et Anthropic Claude. Des start-ups en IA telles que Cohere et Mistral AI se mesurent aux géants mondiaux de la technologie comme IBM, Microsoft et Nvidia dans l’étude de Forrester “Modèles de base en IA pour le langage, T2 2024”.
“Le zeitgeist de la GenAI a propulsé les modèles de base en IA pour le langage au premier plan de l’esprit des dirigeants technologiques et commerciaux”, a déclaré le cabinet d’études de marché en technologie dans son rapport sur l’IA en 2024.
Le classement des modèles de base en IA par Forrester
Forrester a évalué les offres de 10 fournisseurs en trois catégories : le produit IA lui-même, la stratégie de l’entreprise et la présence sur le marché. Pour chacune de ces trois catégories, Forrester a attribué une note sur une échelle de un à cinq. Plus la note est élevée, meilleure est l’offre IA du fournisseur et sa stratégie d’entreprise.
Chaque offre de modèle IA de l’entreprise a été classée en fonction de nombreux facteurs, notamment les capacités de base, la génération de code, la gouvernance et la sécurité, la gestion des modèles, la résilience et la scalabilité, la fenêtre de contexte et la portée globale. La note de la stratégie de l’entreprise était basée sur des éléments tels que la vision, l’écosystème de partenaires et la flexibilité des prix, tandis que la présence sur le marché était notée en fonction du chiffre d’affaires et du nombre de clients.
Voici les 10 modèles et entreprises classés par Forrester dans son nouveau rapport “Forrester Wave : Modèles de base en IA pour le langage, T2 2024” :
Les leaders du classement
Google Gemini a obtenu la note la plus élevée de 4.82 dans le rapport de Forrester grâce à sa différenciation sur le marché en matière de multimodalité, de longueur de contexte et d’interconnectivité avec les services Google Cloud. Gemini a la plus grande fenêtre de contexte parmi tous les fournisseurs évalués : un million de jetons aujourd’hui et deux millions de jetons récemment annoncés. Il s’agit également de l’un des rares modèles LLM multimodaux disponibles commercialement, avec des capacités multilingues de premier plan dans 37 langues, un chiffre plus élevé que tout autre fournisseur.
Databricks DBRX a obtenu une note de 3.38 grâce à sa propre préformation DBRX ainsi qu’à son soutien pour les clients qui préforment ou financent l’affinage de leurs propres modèles. La plateforme de Databricks possède des capacités solides en matière de développement d’applications, de gouvernance et de sécurité, et de gestion des modèles pour la formation et le déploiement.
Nvidia Nemotron dispose également de capacités multilingues très solides et offre une interactivité multimodale grâce à son modèle Megatron, tandis que son framework NeMo lui permet de construire des modèles linguistiques AI-FM plus rapidement et efficacement sur sa plateforme.
IBM Granite a reçu une note de 3.68 pour fournir à ses clients certains des aperçus les plus robustes et transparents sur les données de formation sous-jacentes et pour protéger les entreprises contre les risques liés à tout contenu non autorisé dans les données de formation.
OpenAI GPT-4 a reçu une note de 3.28 grâce à ses modèles qui sont parmi les plus performants sur le marché et qui sont l’un des rares à proposer des LLM multimodaux. Les forces de l’OpenAI GPT-4 résident dans ses capacités centrales en matière de modélisation, de générations de code, de capacités multilingues, de fenêtre contextuelle et de la portée de ses données de formation.
Les autres acteurs importants
AWS Amazon Bedrock a obtenu une note de 2.90 pour ses modèles Titan et en permettant à n’importe quel fournisseur d’offrir ses modèles dans Bedrock.
Microsoft Phi a reçu une note de 3.34 grâce aux modèles Phi qui exploitent de grandes quantités de contenu généré synthétiquement en plus du contenu réel, permettant une formation avec un ensemble de données plus petit et plus étroitement géré.
Cohere Command a reçu une note de 2.72 pour ses modèles conviviaux pour les entreprises et son soutien pour les pipelines de données nécessaires aux architectures de récupération de connaissances basées sur l’admission augmentée (RAG).
Anthropic Claude a obtenu une note de 2.46 pour son ‘Constitutional AI’ à aligner les modèles sur les besoins de l’entreprise, et l’importance de modèles plus grands et plus complexes.
Mistral AI a reçu la note la plus basse de 1.78 pour son modèle de langage FM, exceller autour des modèles open-weight.
Source : www.crn.com
