LLAMA 4.0 nativement multimodale de l’IA

 

Le début d’une nouvelle ère d’innovation nativement multimodale de l’IA.

Nous partageons les premiers modèles de Llama 4, qui permettront aux gens de créer des expériences multimodales plus personnalisées.

Llama 4 Scout, un modèle de 17 milliards de paramètres actifs avec 16 experts, est le meilleur modèle multimodal au monde dans sa catégorie et est plus puissant que tous les modèles Llama de la génération précédente, tout en s’adaptant à un seul GPU NVIDIA H100. De plus, Llama 4 Scout offre une fenêtre contextuelle de 10 millions et offre de meilleurs résultats que Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite et Mistral 3.1 sur un large éventail de benchmarks largement publiés.

Llama 4 Maverick, un modèle de 17 milliards de paramètres actifs avec 128 experts, est le meilleur modèle multimodal de sa catégorie, battant GPT-4o et Gemini 2.0 Flash sur un large éventail de benchmarks largement publiés, tout en obtenant des résultats comparables à ceux du nouveau DeepSeek v3 sur le raisonnement et le codage, à moins de la moitié des paramètres actifs. Llama 4 Maverick offre un rapport performance/coût de premier ordre avec une version de chat expérimentale avec un score ELO de 1417 sur LMArena.

Ces modèles sont nos meilleurs à ce jour grâce à la distillation de Llama 4 Behemoth, un modèle de 288 milliards de paramètres actifs avec 16 experts qui est notre plus puissant à ce jour et parmi les LLM les plus intelligents au monde. Llama 4 Behemoth surpasse GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 et Gemini 2.0 Pro sur plusieurs benchmarks STEM. Llama 4 Behemoth est toujours en formation, et nous sommes ravis de partager plus de détails à son sujet, même s’il est encore en vol.

Téléchargez les modèles Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick dès aujourd’hui sur llama.com et Hugging Face. Essayez Meta AI construit avec Llama 4 dans WhatsApp, Messenger, Instagram Direct et sur le Web.

Alors que de plus en plus de personnes continuent d’utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer leur vie quotidienne, il est important que les principaux modèles et systèmes soient librement disponibles afin que chacun puisse construire l’avenir des expériences personnalisées. Aujourd’hui, nous sommes ravis d’annoncer la suite de modèles la plus avancée qui prend en charge l’ensemble de l’écosystème Llama. Nous lançons Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick, les premiers modèles multimodaux ouverts avec une prise en charge sans précédent de la longueur de contexte et nos premiers construits à l’aide d’une architecture MoE. Nous présentons également en avant-première Llama 4 Behemoth, l’un des LLM les plus intelligents au monde et notre plus puissant à ce jour pour servir d’enseignant à nos nouveaux modèles.

Ces modèles Llama 4 marquent le début d’une nouvelle ère pour l’écosystème Llama. Nous avons conçu deux modèles efficaces de la série Llama 4, Llama 4 Scout, un modèle de 17 milliards de paramètres actifs avec 16 experts, et Llama 4 Maverick, un modèle de 17 milliards de paramètres actifs avec 128 experts. Le premier s’adapte à un seul GPU H100 (avec quantification Int4) tandis que le second s’adapte à un seul hôte H100. Nous avons également formé un modèle d’enseignant, Llama 4 Behemoth, qui surpasse GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 et Gemini 2.0 Pro sur des benchmarks axés sur les STEM tels que MATH-500 et GPQA Diamond. Bien que nous ne sortions pas encore Llama 4 Behemoth car il est encore en formation, nous sommes ravis de partager plus de détails techniques sur notre approche.

Nous continuons de croire que l’ouverture stimule l’innovation et qu’elle est bonne pour les développeurs, pour Meta et pour le monde. Nous rendons Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick disponibles en téléchargement dès aujourd’hui sur llama.com et Hugging Face afin que tout le monde puisse continuer à créer de nouvelles expériences en utilisant notre dernière technologie. Nous les mettrons également à disposition via nos partenaires dans les prochains jours. Vous pouvez également essayer Meta AI avec Llama 4 à partir d’aujourd’hui sur WhatsApp, Messenger, Instagram Direct et sur le site Web Meta.AI.

Ce n’est que le début de la collection Llama 4. Nous pensons que les systèmes les plus intelligents doivent être capables de prendre des mesures généralisées, de converser naturellement avec les humains et de résoudre des problèmes difficiles qu’ils n’ont jamais vus auparavant. Donner à Llama des superpouvoirs dans ces domaines conduira à de meilleurs produits pour les utilisateurs sur nos plateformes et à davantage d’opportunités pour les développeurs d’innover sur les prochains grands cas d’utilisation grand public et commercial. Nous continuons à rechercher et à prototyper des modèles et des produits, et nous partagerons plus d’informations sur notre vision à la LlamaCon le 29 avril - inscrivez-vous pour en savoir plus.

Que vous soyez un développeur qui s’appuie sur nos modèles, une entreprise qui les intègre dans vos flux de travail ou que vous soyez simplement curieux de connaître les utilisations et les avantages potentiels de l’IA, Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick sont les meilleurs choix pour ajouter une intelligence de nouvelle génération à vos produits. Aujourd’hui, nous sommes ravis de vous en dire plus sur les quatre principales parties de leur développement et sur notre processus de recherche et de conception. Nous sommes également impatients de voir les nouvelles expériences incroyables que la communauté créera avec nos nouveaux modèles Llama 4.

Pré-formation

Ces modèles représentent le meilleur de Llama, offrant une intelligence multimodale à un prix convaincant tout en surpassant les modèles de tailles nettement plus grandes. La construction de la prochaine génération de modèles de lamas nous a obligés à adopter plusieurs nouvelles approches lors de la pré-formation.

Nos nouveaux modèles Llama 4 sont nos premiers modèles qui utilisent une architecture mixte d’experts (MoE). Dans les modèles MoE, un seul jeton n’active qu’une fraction du total des paramètres. Les architectures MoE sont plus efficaces en calcul pour l’entraînement et l’inférence et, compte tenu d’un budget FLOPs d’entraînement fixe, offrent une qualité supérieure à celle d’un modèle dense.

À titre d’exemple, les modèles Llama 4 Maverick ont 17B de paramètres actifs et 400B de paramètres totaux. Nous utilisons une alternance de couches denses et de couches de mélange d’experts (MoE) pour l’efficacité de l’inférence. Les couches MoE utilisent 128 experts routés et un expert partagé. Chaque token est envoyé à l’expert partagé ainsi qu’à l’un des 128 experts routés. Par conséquent, alors que tous les paramètres sont stockés en mémoire, seul un sous-ensemble de l’ensemble des paramètres est activé lors de la diffusion de ces modèles. Cela améliore l’efficacité de l’inférence en réduisant les coûts de diffusion du modèle et la latence : Llama 4 Maverick peut être exécuté sur un seul hôte NVIDIA H100 DGX pour un déploiement facile, ou avec une inférence distribuée pour une efficacité maximale.

Les modèles Llama 4 sont conçus avec une multimodalité native, intégrant une fusion précoce pour intégrer de manière transparente le texte et les jetons de vision dans une dorsale de modèle unifiée. La fusion précoce est un grand pas en avant, car elle nous permet de pré-entraîner conjointement le modèle avec de grandes quantités de texte, d’images et de données vidéo non étiquetés. Nous avons également amélioré l’encodeur de vision dans Llama 4. Celui-ci est basé sur MetaCLIP, mais entraîné séparément en conjonction avec un modèle de lama congelé pour mieux adapter l’encodeur au LLM.

Nous avons développé une nouvelle technique d’entraînement, que nous appelons MetaP, qui nous permet de définir de manière fiable des hyperparamètres critiques du modèle, tels que les taux d’apprentissage par couche et les échelles d’initialisation. Nous avons constaté que les hyperparamètres choisis se transfèrent bien entre différentes valeurs de taille de lot, de largeur de modèle, de profondeur et de jetons d’entraînement. Llama 4 permet des efforts de mise au point de l’open source en pré-entraînant sur 200 langues, dont plus de 100 avec plus d’un milliard de jetons chacune, et globalement 10 fois plus de jetons multilingues que Llama 3.

De plus, nous nous concentrons sur l’entraînement efficace des modèles en utilisant la précision FP8, sans sacrifier la qualité et en garantissant une utilisation élevée des FLOPs du modèle - tout en pré-entraînant notre modèle Llama 4 Behemoth à l’aide de GPU FP8 et 32K, nous avons atteint 390 TFLOPs/GPU. Le mélange de données global pour l’entraînement comprenait plus de 30 billions de jetons, soit plus du double du mélange de pré-entraînement de Llama 3 et comprend divers ensembles de données de texte, d’images et de vidéos.

Nous avons poursuivi l’entraînement du modèle dans ce que nous appelons « mid-training » afin d’améliorer les capacités de base avec de nouvelles recettes d’entraînement, y compris l’extension de contexte long à l’aide d’ensembles de données spécialisés. Cela nous a permis d’améliorer la qualité du modèle tout en débloquant la meilleure longueur de contexte d’entrée de 10 millions pour Llama 4 Scout.

Post-formation : nos nouveaux modèles

Nos modèles les plus récents incluent des options plus petites et plus grandes pour s’adapter à un large éventail de cas d’utilisation et de besoins des développeurs. Llama 4 Maverick offre des performances inégalées et de pointe en matière de compréhension d’images et de textes, permettant la création d’applications d’IA sophistiquées qui comblent les barrières linguistiques. En tant que modèle de produit de travail pour les cas d’utilisation d’assistant général et de chat, Llama 4 Maverick est idéal pour la compréhension précise des images et l’écriture créative.

Le plus grand défi lors de la post-formation du modèle Llama 4 Maverick était de maintenir un équilibre entre plusieurs modalités de saisie, le raisonnement et les capacités de conversation. Pour mélanger les modalités, nous avons mis au point une stratégie de programme soigneusement élaborée qui ne fait aucun compromis sur les performances par rapport aux modèles experts de modalité individuelle. 

Avec Llama 4, nous avons remanié notre pipeline post-formation en adoptant une approche différente : le réglage fin supervisé léger (SFT) > l’apprentissage par renforcement en ligne (RL) > l’optimisation des préférences directes légères (DPO). 

L’un des principaux enseignements a été que SFT et DPO peuvent sur-contraindre le modèle, limitant l’exploration pendant l’étape de RL en ligne et conduisant à une précision sous-optimale, en particulier dans les domaines du raisonnement, du codage et des mathématiques. 

Pour résoudre ce problème, nous avons supprimé plus de 50 % de nos données étiquetées comme faciles en utilisant des modèles de lamas comme juge et avons fait une SFT légère sur la série plus difficile restante. 

Lors de l’étape suivante de l’apprentissage par renforcement multimodal en ligne, en sélectionnant soigneusement les invites les plus difficiles, nous avons pu réaliser un changement radical en termes de performances. 

De plus, nous avons mis en place une stratégie d’apprentissage par renforcement en ligne continue, où nous avons alterné entre l’entraînement du modèle, puis son utilisation pour filtrer et retenir continuellement uniquement les invites de difficulté moyenne à difficile. 

Cette stratégie s’est avérée très bénéfique en termes de calcul et de précision. Nous avons ensuite mis en place un DPO léger pour gérer les cas particuliers liés à la qualité de la réponse du modèle, en atteignant efficacement un bon équilibre entre l’intelligence du modèle et les capacités de conversation. L’architecture du pipeline et la stratégie d’apprentissage par renforcement en ligne continu avec filtrage adaptatif des données ont abouti à un modèle de chat à usage général de pointe, doté d’une intelligence de pointe et de capacités de compréhension d’images.

En tant que LLM à usage général, Llama 4 Maverick contient 17 milliards de paramètres actifs, 128 experts et 400 milliards de paramètres totaux, offrant une haute qualité à un prix inférieur à celui de Llama 3.3 70B. Llama 4 Maverick est le meilleur modèle multimodal de sa catégorie, dépassant des modèles comparables comme GPT-4o et Gemini 2.0 sur les références de codage, de raisonnement, multilingue, de contexte long et d’image, et il est compétitif avec le beaucoup plus grand DeepSeek v3.1 sur le codage et le raisonnement.

La suite en anglais sur :

The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation

https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/?utm_source=perplexity

Explorez l’écosystème des lamas

Bien qu’il soit important que les modèles soient intelligents, les gens veulent également des modèles capables de répondre de manière personnalisée avec une vitesse humaine. En tant que nos modèles les plus avancés à ce jour, Llama 4 est optimisé pour répondre à ces besoins.

Bien sûr, les modèles sont un élément de l’écosystème plus large qui donne vie à ces expériences. Nous nous concentrons sur l’ensemble de la pile, qui comprend l’intégration de nouveaux produits. Nous sommes ravis de poursuivre les conversations que nous avons avec nos partenaires et la communauté open source, et comme toujours, nous sommes impatients de voir les expériences riches que les gens construisent dans le nouvel écosystème Llama.

Téléchargez les modèles Llama 4 Scout et Llama 4 Maverick dès aujourd’hui sur llama.com et Hugging Face. Essayez Meta AI construit avec Llama 4 dans WhatsApp, Messenger, Instagram Direct et sur le site Web Meta.AI.

Ce travail a été soutenu par nos partenaires de la communauté de l’IA. Nous tenons à remercier et à reconnaître (par ordre alphabétique) : Accenture, Amazon Web Services, AMD, Arm, CentML, Cerebras, Cloudflare, Databricks, Deepinfra, DeepLearning.AI, Dell, Deloitte, Fireworks AI, Google Cloud, Groq, Hugging Face, IBM Watsonx, Infosys, Intel, Kaggle, Mediatek, Microsoft Azure, Nebius, NVIDIA, ollama, Oracle Cloud, PwC, Qualcomm, Red Hat, SambaNova, Sarvam AI, Scale AI, Scaleway, Snowflake, TensorWave, Together AI, vLLM, Wipro.

meta-llama (Meta Llama)

https://huggingface.co/meta-llama

Download Llama

https://www.llama.com/llama-downloads/

The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation

https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/?utm_source=perplexity

Modèles disponibles

Avec chaque taille de modèle, veuillez trouver :

• Poids pré-entraînés : Il s’agit de poids de base qui peuvent être affinés, adaptés au domaine avec une flexibilité totale.
• Instruction des poids : Ces poids sont destinés aux modèles qui ont été affinés et alignés pour suivre les instructions. Ils peuvent être utilisés tels quels dans des applications de chat ou être affinés et alignés pour des cas d’utilisation spécifiques.

Les modèles disponibles au téléchargement sont les suivants :

• Pré-entraîné :
• • Lama-4-Scout-17B-16E
• Réglage fin :
• Lama-4-Scout-17B-16E-Instruct

Documentation | Llama  https://www.llama.com/docs/overview/

En ce qui concerne les modèles multimodaux inclus dans Llama 4, 

les droits accordés en vertu de la section 1(a) de l’accord de licence communautaire Llama 4 ne vous sont pas accordés si vous êtes une personne physique domiciliée dans l’Union européenne ou une société ayant un siège social dans l’Union européenne. Cette restriction ne s’applique pas aux utilisateurs finaux d’un produit ou d’un service qui intègre de tels modèles multimodaux.

https://www.llama.com/llama-downloads/

Veuillez signaler toute violation de la présente politique, tout « bogue » logiciel ou tout autre problème qui pourrait entraîner une violation de la présente politique par l’un des moyens suivants :

Reporting issues with the model: https://github.com/meta-llama/llama-models/issues/

Reporting risky content generated by the model: https://developers.facebook.com/llama_output_feedback

Reporting bugs and security concerns: https://facebook.com/whitehat/info/

Reporting violations of the Acceptable Use Policy or unlicensed uses of Llama: LlamaUseReport@meta.com

meta-llama/llama-models: Utilities intended for use with Llama models.

https://github.com/meta-llama/llama-models?tab=readme-ov-file#download

Meta Llama   https://github.com/meta-llama

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Erol GIRAUDY

YouTube mes vidéos et PowerPoint :

https://www.youtube.com/@EROLGIRAUDY

https://www.ugaia.eu

How to Get Your Data Ready for AI Agents (Docs, PDFs, Websites).

Want to get started as a freelancer? Let me help: 

Data Freelancer | Datalumina  

Additional Resources

📚 Just getting started? Learn the fundamentals of AI: https://www.skool.com/data-alchemy

🚀 Already building AI apps? Get our production framework: https://launchpad.datalumina.com/?utm...

💼 Need help with a project? Work with me: 

Data Freelancer | Datalumina  https://www.datalumina.com/data-freelancer?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=youtube_video_traffic&utm_content=How+to+Get+Your+Data+Ready+for+AI+Agents+%28Docs%2C+PDFs%2C+Websites%29

🔗 GitHub Repository

https://github.com/daveebbelaar/ai-cookbook/tree/main

🛠️ My VS Code / Cursor Setup

   • The Ultimate VS Code Setup for Data &...  

⏱️ Timestamps

0:45 Building an Extraction Pipeline

2:15 Document Conversion Basics

6:12 HTML Extraction Techniques

9:10 Chunking Data for AI

14:22 Storing in Vector Databases

19:51 Searching the Vector Database

22:16 Creating an Interactive Application

https://github.com/DS4SD/docling

https://ds4sd.github.io/docling/concepts/chunking/

📌 Description

In this Docling tutorial, you will learn to extract and structure data from various documents, utilizing techniques such as parsing, chunking, and embedding. A walkthrough of Docling and a practical demonstration illustrate these processes.

The video also explores integrating vector databases for efficient data storage and enhancing AI responses through embedding models. Finally, a simple interactive chat application is demonstrated, showcasing the completed knowledge extraction pipeline and optimization strategies.

👋🏻 About Me

Hi! I'm Dave, AI Engineer and founder of Datalumina®. On this channel, I share practical tutorials that teach developers how to build production-ready AI systems that actually work in the real world. Beyond these tutorials, I also help people start successful freelancing careers. Check out the links above to learn more!

https://youtu.be/9lBTS5dM27c?si=i07pyOuzvFKEhb7f

Architecture

L’architecture de Docling est décrite dans le schéma ci-dessus.

Pour chaque format de document, le convertisseur de documents sait quel backend spécifique au format utiliser pour l’analyse du document et quel pipeline utiliser pour orchestrer l’exécution, ainsi que toutes les options pertinentes.  https://ds4sd.github.io/docling/concepts/architecture/ 

Dans ce tutoriel Docling, vous apprendrez à extraire et à structurer des données à partir de divers documents, en utilisant des techniques telles que l’analyse, le découpage et l’intégration. Une présentation de Docling et une démonstration pratique illustrent ces processus.

Pour LLAMA 

Lecteur de documentation.

LlamaIndex est le cadre de référence pour la création d’agents LLM sur vos données.

%pip install -q --progress-bar off --no-warn-conflicts llama-index-core llama-index-readers-docling llama-index-node-parser-docling llama-index-embeddings-huggingface llama-index-llms-huggingface-api llama-index-readers-file python-dotenv

Docling Reader utilise Docling pour permettre l’extraction rapide et facile de PDF, DOCX, HTML et d’autres types de documents, au format Docling sérialisé en Markdown ou JSON, pour une utilisation dans les pipelines LlamaIndex pour RAG / QA, etc.

Installation....  llama_index/llama-index-integrations/readers/llama-index-readers-docling at main · run-llama/llama_index

LlamaIndex (GPT Index) est un cadre de données pour votre application LLM. Construire avec LlamaIndex implique généralement de travailler avec le noyau de LlamaIndex et un ensemble choisi d’intégrations (ou plugins). 

Il y a deux façons de commencer à construire avec LlamaIndex dans Python:

Entrée : lama-index. Un package Python de démarrage qui inclut le noyau de LlamaIndex ainsi qu’une sélection d’intégrations.

Personnalisé : llama-index-core. Installez le noyau de LlamaIndex et ajoutez les packages d’intégration LlamaIndex de votre choix sur LlamaHub qui sont requis pour votre application. 

Il y a plus de 300 intégrations LlamaIndex qui fonctionnent de manière transparente avec le noyau, ce qui vous permet de construire avec votre Fournisseurs de LLM, d’intégration et de magasins de vecteurs.

La bibliothèque Python LlamaIndex est dont les noms sont tels que les instructions d’importation qui include implique que le paquet de base est utilisé. 

En revanche, ces sans impliquer qu’un package d’intégration est utilisé.

https://github.com/run-llama/llama_index/tree/main/llama-index-integrations/readers/llama-index-readers-docling

Lecteur de documentation LLAMA 

Docling extrait PDF, DOCX, HTML et d’autres formats de documents dans une représentation riche (y compris la mise en page, les tableaux, etc.), qu’il peut exporter au format Markdown ou JSON.

Docling Reader et Docling Node Parser présentés dans ce carnet intègrent de manière transparente Docling dans LlamaIndex, vous permettant de :

utiliser différents types de documents dans vos applications LLM avec facilité et rapidité, et

tirez parti du format riche de Docling pour une base avancée et native du document.

https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/data_connectors/DoclingReaderDemo/

https://ds4sd.github.io/docling/integrations/llamaindex/

https://colab.research.google.com/github/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/data_connectors/DoclingReaderDemo.ipynb#scrollTo=j-5jGSDq7kVo

Getting Started | LlamaCloud Documentation

https://docs.cloud.llamaindex.ai/llamaparse/getting_started

https://llamaindex.notion.site/RAG-a-thon-2-getting-started-guide-118db4b7d41a808aba1cfdd54a9cd88c

Erol GIRAUDY

https://github.com/peg500and

L'administration de LLAMA 3.2 version 0.4.1

 Administration de LLAMA 3.2 version 0.4.1

Le répertoire "gérer les connaissances" dans l'administration de Llama est un outil très pratique pour optimiser l'utilisation de votre modèle de langage.

Voir ma vidéo sur ce sujet :

https://www.youtube.com/@EROLGIRAUDY

Fonctionnalité principale :

• Stockage de fichiers PDF : Ce répertoire sert à centraliser vos documents PDF. Il peut s'agir de manuels, de rapports, d'articles de recherche, ou de tout autre document que vous souhaiteriez rendre accessible à votre modèle.

• Création de prompts personnalisés : Une fois vos fichiers PDF stockés, vous pouvez créer des prompts spécifiques pour interroger le contenu de ces documents. Par exemple, vous pourriez demander au modèle de résumer un chapitre particulier, de répondre à une question précise, ou de comparer différentes sections.

Avantages de cette fonctionnalité :

• Amélioration de la précision des réponses : En fournissant au modèle un accès direct à des informations spécifiques, vous augmentez considérablement la précision de ses réponses.

• Gain de temps : Plus besoin de rechercher manuellement les informations dans vos documents. Le modèle peut le faire pour vous, en quelques secondes.

• Personnalisation : Vous pouvez adapter les prompts en fonction de vos besoins spécifiques, ce qui vous permet d'extraire les informations les plus pertinentes de vos documents.

Comment cela fonctionne (généralement) :

1. Envoi du prompt : Lorsque vous envoyez un prompt, Ollama va chercher dans les fichiers PDF associés si elle trouve des informations pertinentes.

2. Traitement des informations : Le modèle traite les informations trouvées et génère une réponse cohérente et informative.

3. Retour de la réponse : La réponse est ensuite renvoyée à l'utilisateur.

Quelques exemples d'utilisation :

• Support client : Vous pouvez stocker la base de connaissances de votre entreprise dans ce répertoire pour permettre à votre modèle de répondre aux questions des clients de manière plus précise et rapide.

• Recherche et développement : Les chercheurs peuvent utiliser cette fonctionnalité pour accéder rapidement à des articles scientifiques et à des données expérimentales.

• Formation : Les entreprises peuvent créer des bases de connaissances pour former leurs employés sur des sujets spécifiques.

Points à considérer :

• Qualité des documents : La qualité des réponses dépend en grande partie de la qualité des documents que vous stockez. Assurez-vous que les PDF sont bien structurés et contiennent des informations pertinentes.

• Complexité des prompts : Plus vos prompts seront précis et détaillés, meilleures seront les réponses que vous obtiendrez.

• Taille des fichiers : La taille des fichiers PDF peut avoir un impact sur les performances du modèle.

En résumé, le répertoire "gérer les connaissances" est un outil puissant qui vous permet de transformer votre modèle de langage en une véritable source d'informations personnalisée. En exploitant au mieux cette fonctionnalité, vous pourrez améliorer considérablement votre productivité et la qualité de votre travail.

Version OLLAMA 0.4.1

Les prompts

Le répertoire "gérer les prompts" est un outil très pratique dans l'administration de Llama 3.2, conçu pour optimiser votre utilisation des prompts.

À quoi sert ce répertoire ?

• Stockage centralisé: Ce répertoire vous permet de stocker tous vos prompts dans un seul endroit, ce qui facilite leur organisation et leur réutilisation.

• Modélisation de prompts: Vous pouvez créer des modèles de prompts en y incluant des variables ou des placeholders. Ces modèles peuvent ensuite être personnalisés rapidement pour générer différents types de prompts.

• Gestion de versions: Il est possible de conserver différentes versions d'un même prompt, ce qui est utile pour expérimenter et comparer les résultats.

• Partage: En fonction de la configuration de votre système, vous pouvez potentiellement partager ces prompts avec d'autres utilisateurs ou applications.

Comment fonctionne-t-il ?

Le fonctionnement exact peut varier légèrement selon l'implémentation spécifique de Llama 3.2 que vous utilisez. Cependant, voici généralement les étapes impliquées :

1. Création de prompts: Vous créez de nouveaux prompts et les enregistrez dans le répertoire.

2. Modélisation: Vous pouvez utiliser des variables ou des placeholders dans vos prompts pour les rendre plus flexibles. Par exemple, vous pourriez créer un modèle de prompt pour générer des résumés d'articles, en utilisant une variable pour spécifier le nom de l'article.

3. Utilisation des prompts: Lorsque vous souhaitez générer du texte, vous sélectionnez le prompt approprié et fournissez les valeurs nécessaires pour les variables. Llama 3.2 utilisera alors ce prompt comme point de départ pour générer le texte.

Quels sont les avantages ?

• Gain de temps: En évitant de retaper les mêmes prompts à chaque fois, vous gagnez un temps précieux.

• Cohérence: En utilisant des modèles de prompts, vous assurez une cohérence dans la formulation de vos requêtes.

• Flexibilité: Les variables vous permettent de personnaliser facilement vos prompts pour différentes situations.

• Reproductibilité: En conservant différentes versions de vos prompts, vous pouvez reproduire les résultats de vos expériences précédentes.

Quelques exemples d'utilisation:

• Création de jeux de données: Vous pouvez générer de grandes quantités de données d'entraînement en utilisant des modèles de prompts.

• Automatisation de tâches: Vous pouvez automatiser certaines tâches en utilisant des scripts qui appellent des prompts préenregistrés.

• Expérimentation: Vous pouvez facilement tester différentes formulations de prompts pour voir quel est l'impact sur les résultats.

Plusieurs exemples de prompts pour LLAMA

Je vais vous fournir plusieurs exemples de prompts efficaces pour la lecture de documents via Ollama. Ces prompts sont structurés par catégorie d'utilisation :

1. Prompts pour l'Analyse Générale du Document

textCopy"Voici un document [type de document]. Merci de :
1. Faire un résumé des points principaux
2. Identifier les thèmes clés
3. Lister les informations essentielles
4. Proposer une synthèse en 3 paragraphes"

2. Prompts pour l'Extraction d'Informations Spécifiques

textCopy"Dans ce document, peux-tu :
- Extraire toutes les dates importantes
- Identifier les personnes mentionnées
- Lister les chiffres clés
- Repérer les décisions principales"

3. Prompts pour l'Analyse Détaillée

textCopy"Analyse ce document selon les critères suivants :
1. Contexte et objectif
2. Méthodologie utilisée
3. Résultats présentés
4. Conclusions et recommandations
5. Points d'attention particuliers"

4. Prompts pour la Comparaison de Sections

textCopy"Pour ce document :
1. Compare l'introduction et la conclusion
2. Identifie les contradictions éventuelles
3. Souligne les évolutions d'argumentation
4. Mets en évidence les points de cohérence"

5. Prompts pour l'Analyse Critique

textCopy"Examine ce document de manière critique :
1. Quels sont les arguments les plus solides ?
2. Y a-t-il des lacunes dans le raisonnement ?
3. Les sources citées sont-elles pertinentes ?
4. Quelles sont les limites de l'analyse présentée ?"

6. Prompts pour la Synthèse et Recommandations

textCopy"À partir de ce document :
1. Établis une synthèse en 500 mots
2. Propose 3-5 recommandations principales
3. Identifie les points nécessitant plus d'approfondissement
4. Suggère des axes d'amélioration"

7. Prompts pour l'Extraction de Données Techniques

textCopy"Dans ce document technique :
1. Liste tous les paramètres techniques mentionnés
2. Extrais les spécifications importantes
3. Identifie les protocoles ou procédures
4. Résume les aspects méthodologiques"

8. Prompts pour la Vérification de Conformité

textCopy"Analyse ce document pour vérifier :
1. La conformité aux normes mentionnées
2. Le respect des procédures standard
3. La présence des éléments obligatoires
4. Les potentielles non-conformités"

9. Prompts pour l'Analyse de Format et Structure

textCopy"Examine la structure du document :
1. Évalue l'organisation des sections
2. Vérifie la cohérence du formatage
3. Identifie les éléments manquants
4. Suggère des améliorations de présentation"

10. Prompts pour la Création de Résumés Exécutifs

textCopy"Crée un résumé exécutif incluant :
1. Les 3 messages clés
2. Les décisions importantes
3. Les actions requises
4. Les délais mentionnés
5. Les parties prenantes impliquées"

Conseils d'Utilisation :

1. Adaptez le Niveau de Détail :

textCopy"Analyse ce document avec un niveau de détail [basique/intermédiaire/approfondi]"

2. Spécifiez le Format de Réponse :

textCopy"Présente les résultats sous forme de :
- Liste à puces
- Tableau
- Paragraphes structurés
- Points numérotés"

3. Demandez des Clarifications :

textCopy"Si certains points sont ambigus :
1. Identifie-les
2. Propose des interprétations possibles
3. Suggère des questions de clarification"

4. Pour les Documents Techniques :

textCopy"Pour chaque section technique :
1. Extrais les formules/équations
2. Liste les variables utilisées
3. Explique les calculs présentés
4. Identifie les hypothèses"

Ces prompts peuvent être combinés ou modifiés selon vos besoins spécifiques. L'important est d'être précis dans vos demandes et de structurer vos questions de manière claire et logique.

Paramétrage du prompt

Détail du prompt

Pour aller plus loin, je vous recommande de consulter la documentation officielle d'Ollama. Elle vous fournira des informations plus détaillées sur les fonctionnalités spécifiques de cette option, ainsi que des exemples concrets d'utilisation.

Un autre exemple de prompt système :

Voici un prompt système détaillé pour guider un modèle de langage dans la création de prompts système efficaces, basé sur les directives fournies :

Générez un prompt système détaillé et structuré pour guider un modèle de langage dans l'exécution efficace d'une tâche spécifique, en vous basant sur une description ou un prompt existant. Votre prompt doit être clair, concis et optimisé pour obtenir les meilleurs résultats possibles.

Suivez ces étapes pour créer le prompt :

1. Analysez soigneusement la description de la tâche ou le prompt existant pour identifier :

- L'objectif principal

- Les buts spécifiques

- Les exigences et contraintes

- Le résultat attendu

2. Structurez le prompt en sections clairement définies :

- Instruction principale concise (première ligne, sans en-tête)

- Contexte et détails supplémentaires

- Étapes ou directives spécifiques (si nécessaire)

- Format de sortie requis

- Exemples (si approprié)

- Notes ou considérations importantes

3. Appliquez ces principes clés :

- Privilégiez la clarté et la concision

- Encouragez le raisonnement étape par étape avant les conclusions

- Préservez le contenu original de l'utilisateur autant que possible

- Incluez des constantes pertinentes directement dans le prompt

- Utilisez le formatage Markdown pour améliorer la lisibilité

4. Déterminez l'ordre optimal pour le raisonnement et les conclusions :

- Identifiez explicitement les parties de raisonnement et de conclusion

- Assurez-vous que les conclusions, classifications ou résultats apparaissent en dernier

- Inversez l'ordre si les exemples fournis le justifient

5. Spécifiez clairement le format de sortie attendu :

- Détaillez la structure, la longueur et la syntaxe requises

- Privilégiez le format JSON pour les données structurées

- Évitez d'envelopper le JSON dans des blocs de code, sauf demande explicite

6. Si des exemples sont nécessaires :

- Fournissez 1 à 3 exemples de haute qualité

- Utilisez des espaces réservés [entre crochets] pour les éléments complexes

- Indiquez clairement le début et la fin de chaque exemple

- Si les exemples sont simplifiés, expliquez comment les exemples réels diffèrent

7. Incluez une section "Notes" si nécessaire :

- Mentionnez les cas limites importants

- Rappelez les considérations cruciales

- Fournissez des conseils supplémentaires pour optimiser les résultats

Format de sortie :

Présentez le prompt système généré sous forme de texte structuré en Markdown, avec des sections clairement définies et numérotées si nécessaire. N'utilisez pas de blocs de code, sauf si spécifiquement demandé. La longueur totale du prompt doit être adaptée à la complexité de la tâche, généralement entre 200 et 500 mots.

Exemple :

Voici un exemple simplifié de prompt système pour une tâche de classification de sentiments :

Classifiez le sentiment du texte fourni en tant que positif, négatif ou neutre. Analysez soigneusement le langage, le contexte et les nuances avant de conclure.

Étapes :

1. Identifiez les mots et phrases clés indiquant un sentiment

2. Évaluez le ton général et le contexte du texte

3. Considérez les nuances, l'ironie ou le sarcasme potentiels

4. Déterminez le sentiment global en fonction de votre analyse

Format de sortie :

Fournissez votre réponse au format JSON avec les champs suivants :

- sentiment : la classification finale (positif, négatif ou neutre)

- confidence : un score de confiance entre 0 et 1

- key_phrases : un tableau des phrases clés ayant influencé votre décision

Exemple :

Entrée : "Le nouveau restaurant était correct, mais le service était lent."

Sortie :

{

"sentiment": "neutre",

"confidence": 0.7,

"key_phrases": ["correct", "service était lent"]

}

Notes :

- Soyez attentif aux expressions idiomatiques qui peuvent influencer le sentiment

- En cas d'ambiguïté, privilégiez une classification neutre avec une confiance plus basse

(Note : Dans un cas réel, l'exemple serait plus long et complexe, avec potentiellement plusieurs exemples pour illustrer différents cas.).

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https://github.com/ollama/ollama https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/aspire/community-toolkit/ollama?tabs=dotnet-cli%2Cdocker Collection et catalogue de modèles - Azure Machine Learning | Microsoft Learn De plus Microsoft a fait un programme de formation gratuit sur l'éthique  je vais publier un article sur celle-ci...  https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/modules/leverage-ai-tools/4-use-ai-embedded-everyday-applications

Voir aussi : 

https://github.com/users/peg500and/projects/1/views/1 https://learn.microsoft.com/fr-fr/azure/machine-learning/concept-model-catalog?view=azureml-api-2

"Llama 3 devrait moins souffrir d'hallucinations et fournir des informations plus fiables" et avec l'API de Claude....

https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1529889-llama-3-devrait-moins-souffrir-d-hallucinations-et-fournir-des-informations-plus-fiables/

mistral-large

https://ollama.com/library/mistral-large

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 Pierre Erol GIRAUDY 

http://about.me/giraudyerol

https://www.youtube.com/@EROLGIRAUDY