LLaMA 2 LLaMA 2 (Large Language Model Meta AI) est une famille de modèles de langage développée par Meta (anciennement Facebook). LLaMA 2 est une version améliorée et plus performante de LLaMA, conçue pour générer du texte de manière cohérente et contextuelle à partir d'invites données. Ces modèles sont entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles pour accomplir diverses tâches de traitement du langage naturel, telles que la génération de texte, la traduction, la réponse à des questions, et bien plus encore. Principales caractéristiques de LLaMA 2 : Performance améliorée : LLaMA 2 offre une meilleure compréhension du contexte et produit des réponses plus précises et pertinentes par rapport à ses prédécesseurs. Flexibilité : Les modèles LLaMA 2 peuvent être appliqués à une grande variété de tâches linguistiques, de l'écriture créative à l'assistance technique. Open-source : Meta a rendu LLaMA 2 largement accessible à la communauté de recherche, permettant aux développeurs et chercheurs de l'utiliser, de le modifier, et de l'intégrer dans leurs propres projets. Entraînement sur de vastes données : LLaMA 2 est entraîné sur un large corpus de données provenant de différentes sources, ce qui améliore sa capacité à comprendre et à générer du texte dans divers contextes. Local AI Local AI fait référence à l'exécution de modèles d'intelligence artificielle (IA) directement sur des dispositifs locaux, tels que des ordinateurs personnels, des serveurs ou des appareils embarqués, plutôt que de s'appuyer sur des services cloud externes pour l'entraînement et l'inférence. Principales caractéristiques de Local AI : Confidentialité des données : En exécutant l'IA localement, les utilisateurs conservent un contrôle total sur leurs données, ce qui est essentiel pour les applications sensibles où la confidentialité est une priorité. Réduction de la latence : Local AI permet un traitement en temps réel, car les données n'ont pas besoin d'être envoyées à un serveur distant pour être traitées, ce qui réduit considérablement la latence. Coût réduit : En utilisant des ressources locales plutôt que des services cloud, Local AI peut réduire les coûts opérationnels, surtout dans les cas d'utilisation intensive ou continue. Personnalisation : Local AI permet une plus grande flexibilité pour personnaliser les modèles en fonction de besoins spécifiques sans être limité par les restrictions des plateformes cloud. Autonomie : Avec Local AI, les utilisateurs peuvent déployer des modèles et des solutions d'IA même dans des environnements où la connectivité Internet est limitée ou inexistante. En résumé LLaMA 2 est un puissant modèle de langage développé par Meta, conçu pour des applications variées de traitement du langage naturel, disponible en open-source. Local AI se concentre sur l'exécution de modèles d'IA sur des dispositifs locaux, offrant des avantages en termes de confidentialité, de réduction de latence, de coût et de personnalisation.