📄️ LlaMa
Les modèles de langage Llama sont développés par Meta, la société derrière Facebook et Instagram. Llama est gratuit d'utilisation pour les entreprises de moins d'un milliard d'utilisateurs, en d'autres termes, la plupart des entreprises en dehors des géants de la tech.
📄️ Gemma
Gemma est le modèle de langage large (LLM) de Google, conçu pour offrir une intelligence conversationnelle avancée accessible gratuitement. Comme Llama, il est destiné aux chercheurs, aux développeurs et aux entreprises qui cherchent à intégrer une IA performante sans coûts d'accès prohibitifs.
📄️ Qwen
Qwen est un modèle de langage large (LLM) développé par Alibaba, spécifiquement conçu pour répondre aux besoins des utilisateurs en Asie et dans d’autres régions nécessitant des capacités avancées en langues asiatiques et dans un contexte multiculturel. Ce modèle comprend et traite le mandarin, ainsi que de nombreux dialectes et langues asiatiques comme le cantonais, le japonais et le coréen, tout en étant optimisé pour l'anglais et d'autres langues occidentales. Qwen prend en charge plus de 29 langues, y compris le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le vietnamien, le thaï et l'arabe.
📄️ Mistral
La société Mistral édite plusieurs LLMs gratuits. Pour installer un de ses derniers LLMs avec Ollama, il faut taper la commande suivante dans le terminal.
📄️ Nomic
Sur Ollama, le modèle Nomic le plus utilisé est nomic-embed-text-v1.5 aussi visible sur HuggingFace qui permet de faire du RAG (sujet que l'on aborde sur ce site)
📄️ Moshi
Moshi est un projet open source de synthèse vocale développé par le laboratoire de recherche en IA Kyutai, cofondé par Xavier Niel, Rodolphe Saadé et Eric Schmidt. Ce projet a été présenté pour la première fois en juillet 2024. Moshi est une IA conversationnelle capable de générer des conversations en temps réel avec une latence très faible (160 millisecondes).
📄️ Tulu3
Tulu3 est un projet ambitieux, c'est un modèle pré-entrainé qu'on peut ensuite entrainer soit même pour un usage plus précis selon nos besoins.