Mistral AI : Peut-il vraiment concurrencer Chat GPT ?
Découvrez comment Mistral AI a su s’imposer avec audace et intelligence, et comment vous pourriez, vous aussi, tirer profit de cette révolution technologique.
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Qu’est ce que Mistral AI ?
Mistral AI, une entreprise révolutionnaire dans le domaine de l’intelligence artificielle, qui a vocation à devenir le nouveau Chat GPT. Fondée par trois visionnaires français en avril 2023, dont un ancien chercheur de DeepMind et deux ex-collaborateurs de Meta, Mistral AI a bouleversé le paysage de l’IA en seulement 8 mois.
Leur prouesse ? Développer des modèles d’intelligence artificielle alternatifs à ChatGPT, surpassant la concurrence et ébranlant les fondations même de l’industrie. Mistral AI s’est distinguée par le lancement de modèles de langage avancés, notamment le “Mistral 7B” avec 7 milliards de paramètres et le “Mixtral 8x7B”, ce dernier maîtrisant cinq langues et surpassant des modèles concurrents.
En peu de temps, la valeur de cette entreprise a grimpé en flèche, atteignant presque 2 milliards de dollars en décembre 2023. Et ce, sans recourir à la moindre campagne de communication ou vidéo promotionnelle.
Leur stratégie s’appuie sur l’open source pour encourager la collaboration communautaire, notamment dans l’amélioration post-formation des modèles. Le CTO Timothée Lacroix souligne l’importance de l’expertise technique et du choix des données pour créer de bons modèles d’IA.
L’impact de Mistral AI est tel que chaque annonce devient un événement suivi avec ferveur. Personnellement, je me retrouve à consulter Twitter quotidiennement, dans l’attente fébrile de leurs nouvelles révélations !
Mistral AI VS GPT 4 : Quel est le meilleur model ?
Bien que Mistral soit actuellement moins bien classé que ChatGPT 4 dans les benchmarks, il présente des performances remarquables compte tenu de sa taille très réduite.
En effet, la meilleure version de Mistral, Sterling LM 7B Alpha, ne compte “que” 7 milliards de paramètres. C’est 25 fois moins que ChatGPT 4 et ses 200 milliards de paramètres ! GPT 4 le plus gros modèle de langage jamais créé. Un tel nombre de paramètres demande des ressources de calcul titanesques : on estime que l’entraînement de ChatGPT a coûté plusieurs millions de dollars à OpenAI.
Pourtant, Sterling surpasse dans les tests des modèles bien plus imposants comme GPT-3.5 Turbo (35 milliards de paramètres). Plus précisément, la version améliorée de Mistral appelée “Sterling LM 7B Alpha” a obtenu un score Elo de 1634 points selon le tableau, se classant 7e au total. À titre de comparaison, ChatGPT 3.5 Turbo (qui compte 35 milliards de paramètres) obtient 1643 points et GPT-3.5 Plenox 70B (70 milliards de paramètres) plafonne à 1597 points. Ainsi, malgré une taille près de 10 fois inférieure, Sterling fait mieux que GPT-3.5.
Cette prouesse s’explique par l’architecture très efficiente de Mistral, son entraînement ciblé sur les conversations, et l’optimisation poussée via le fine-tuning de la communauté open source. Chaque paramètre est utilisé à bon escient.
Ainsi, malgré des ressources limitées, Mistral atteint des résultats comparables voire supérieurs aux mastodontes propriétaires comme ChatGPT. Et sa petite taille le rend facile à déployer sur des appareils personnels, sans nécessiter d’énormes serveurs cloud.
Surtout, Mistral continue de progresser à grande vitesse. Le modèle Mixtral 7B x 8 inaugure une architecture novatrice permettant d’atteindre presque le niveau de ChatGPT 3.5, mais en tournant sur un simple ordinateur personnel.
Ainsi, malgré des ressources limitées, Anthropic est parvenu à créer un modèle aussi performant que ChatGPT pour le langage, mais bien plus léger et facile à déployer. Cette prouesse laisse présager un bel avenir pour les modèles compacts et open source face aux mastodontes propriétaires.
Et ce n’est pas fini ! La startup Anthropic travaille déjà sur une version intermédiaire, Mistral Medium, encore plus performante. Sans communiquer dessus, ils améliorent constamment le modèle via le transfer learning et le fine-tuning.
Ainsi, malgré un classement actuel inférieur, Mistral s’impose comme l’alternative open source la plus crédible à ChatGPT. Sa progression fulgurante, son architecture innovante et sa philosophie open source en font un challenger redoutable sur le long terme. Il incarne l’avenir d’une IA conversationnelle à la fois puissante et accessible
Mistral AI VS Chat GPT : quelles différences en terme de Model ?
Taille du modèle :
- ChatGPT fait probablement dans les 200 milliards de paramètres, ce qui en fait un modèle très imposant. Cette taille massive nécessite des serveurs et des GPU extrêmement puissants pour le faire tourner.
- Mistral ne fait “que” 7 milliards de paramètres et Mixtral 56 milliards. C’est un avantage car cela permet de faire tourner Mistral facilement en local sur un ordinateur personnel ou même un smartphone récent. Cela ouvre beaucoup plus de possibilités d’utilisation et de déploiement à moindre coût pour les développeurs et les entreprises.
Performance :
- Malgré sa taille réduite, Mistral surpasse ChatGPT dans certains tests de référence. Cela prouve l’efficacité de son architecture et de son entraînement, capables d’atteindre un haut niveau de performance avec moins de paramètres.
- Notamment Mixtral rivaliserait avec GPT-3.5 malgré 8 fois moins de paramètres grâce à son architecture MoE. C’est un avantage considérable en termes de rapport performance/taille.
Vitesse :
- L’architecture MoE de Mixtral lui permet de générer des tokens extrêmement rapidement tout en conservant une taille raisonnable. C’est idéal pour des applications nécessitant un fort débit d’inférences.
- ChatGPT est limité en vitesse par sa taille colossale. Difficile de l’utiliser pour des applications temps-réel.
Coût :
- Héberger et faire tourner ChatGPT demande des investissements massifs en infrastructure. Son coût est prohibitif pour la plupart des acteurs.
- Les modèles Mistral étant plus petits, ils peuvent être déployés à moindre coût sur des infrastructures standards. C’est un avantage décisif pour les entreprises.
Sécurité :
- ChatGPT doit être fortement contraint pour le rendre sûr, mais cela nuit à ses performances.
- N’ayant pas ces contraintes, Mistral peut exprimer tout son potentiel. C’est un avantage pour les applications nécessitant de la créativité.
Avancées :
- De nouveaux modèles Mistral sont déjà en préparation (Mistral Medium), montrant une recherche active pour améliorer les performances.
- ChatGPT stagne voire régresse au fil des mises à jour, faute d’architecture adaptée. Mistral a pris une longueur d’avance.
Mistral propose des modèles à la fois plus performants comparé à la taille, rapides, économiques et évolutifs que ChatGPT. Ses architectures innovantes lui assurent une nette supériorité technologique.
Tests Pratiques pour comparer Mistral AI à Chat GPT
Récemment, de nombreuses comparaisons ont été faites entre le modèle de langage Mistral Medium et GPT-4, notamment sur les réseaux sociaux. Il a été observé que les versions publiques de GPT-4, comme ChatGPT, sont de plus en plus limitées par rapport aux capacités réelles de l’API complète. Par exemple, des tâches comme la génération de scripts Python complexes, qui fonctionnaient il y a quelques mois ou années, échouent maintenant. Cela s’explique par le fait que pour rendre ces IA plus sûres et politiquement correctes, il faut inclure des contraintes qui réduisent leurs performances.
Un exemple frappant est un exercice où il fallait écrire un script Python pour lire un fichier CSV de 1 milliard de lignes et l’insérer dans une base de données SQL. ChatGPT esquive la question et demande à l’utilisateur d’implémenter lui-même certaines parties, prétextant que c’est trop compliqué. Il faut insister pour obtenir finalement un script fonctionnel mais basique.
En revanche, Mistral Medium fournit directement des éléments de réponse pertinents. Il explique qu’une simple boucle sur toutes les lignes ne peut pas fonctionner et qu’il faut travailler par batches pour gérer la mémoire. Il suggère d’utiliser la librairie Pandas pour lire par blocs le CSV et donne même un exemple de code pour insérer les données dans la base SQL avec la méthode “executemany” optimisée.
Cet exemple concret montre que Mistral Medium a une bien meilleure compréhension des problèmes complexes et peut fournir des réponses techniques détaillées, là où ChatGPT reste à un niveau superficiel.