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Alternatives Open Source à ChatGPT et Dall-E

  • Auteur/autrice de la publication :
  • Post category:Intelligence artificielle (IA)
  • Dernière modification de la publication :10 octobre 2024

L’intelligence artificielle est désormais omniprésente dans les entreprises, du moins dans certains secteurs. Quelques acteurs dominants proposent des solutions propriétaires, mais il existe aujourd’hui des alternatives viables aux tenors de l’IA que sont ChatGPT (modèles de langage génératif) et DALL-E (génération d’images). Même si celles-ci sont parfois moins puissantes, elles ont l’avantage de convenir pour la majorité des besoins et surtout d’être open source. 

Voici donc quelques solutions d’intelligence artificielle open source comparables à ChatGPT et DALL-E, disponibles sur le marché :

1. GPT-J et GPT-NeoX (EleutherAI)

  • Description : GPT-J et GPT-NeoX sont des modèles de langage développés par EleutherAI, une communauté de recherche open source. GPT-J est un modèle de 6 milliards de paramètres, tandis que GPT-NeoX est plus avancé, avec 20 milliards de paramètres et plus. Ils sont des alternatives open source à ChatGPT.
  • Utilisation : Ces modèles peuvent être utilisés pour des tâches similaires à celles de ChatGPT, comme la génération de texte, la traduction automatique, ou la création de contenus interactifs.
  • Site officiel : -> EleutherAI

2. BLOOM (BigScience)

  • Description : BLOOM est un modèle de langage multilingue de grande envergure, avec environ 176 milliards de paramètres développé par la communauté BigScience, un effort collaboratif international pour créer des modèles d’IA responsables et accessibles. BLOOM est conçu pour fonctionner dans 46 langues différentes.
  • Utilisation : BLOOM peut être utilisé pour des applications de génération de texte en plusieurs langues, la traduction, ou la recherche en traitement du langage naturel (NLP).
  • Site officiel : -> BigScience

3. OpenAI CLIP (Open AI)

  • Description : CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) est un modèle développé par OpenAI qui associe du texte et des images pour comprendre les relations entre eux. Ce modèle utilise environ 63 millions de paramètres pour la partie texte et environ 151 millions de paramètres pour la partie image. Bien que le modèle soit propriétaire, des versions open source existent et sont utilisées pour des projets variés.
  • Utilisation : CLIP est couramment utilisé pour des tâches de vision par ordinateur combinées au NLP, comme la génération d’images basée sur du texte, similaire à DALL-E.
  • Version Open Source : -> CLIP on GitHub

4. Stable Diffusion (Stability AI)

  • Description : Stable Diffusion est un modèle open source gérant environ 890 millions de paramètres développé par Stability AI pour la génération d’images à partir de descriptions textuelles. C’est une alternative open source à un modèle comme DALL-E.
  • Utilisation : Stable Diffusion est utilisé pour la création d’images artistiques, de concept art, et d’autres applications où l’image est générée à partir d’une simple description textuelle.
  • Site officiel : -> Stable Diffusion

5. DALL-E Mini (Craiyon)

  • Description : DALL-E Mini, maintenant connu sous le nom de Craiyon, est une version simplifiée et open source de DALL-E avec environ 27 millions de paramètres, développée pour permettre la génération d’images à partir de texte.
  • Utilisation : Craiyon peut être utilisé pour des applications similaires à DALL-E, mais avec des ressources plus limitées.
  • Site officiel : -> Craiyon

6. LaMDA (Google)

  • Description : Bien que LaMDA ne soit pas open source, il y a un intérêt croissant pour des alternatives open source similaires, développées par la communauté open source. Ces modèles sont spécifiquement conçus pour les dialogues conversationnels.
  • Réimplémentations : Diverses communautés travaillent sur des réimplémentations ou des modèles similaires que l’on peut utiliser pour créer des chatbots open source.

Ces solutions permettent aux entreprises et aux développeurs d’accéder à des technologies avancées en intelligence artificielle tout en gardant un contrôle total sur les données et les algorithmes utilisés. Elles sont particulièrement intéressantes pour les entreprises qui cherchent à éviter les dépendances aux fournisseurs commerciaux tout en bénéficiant de l’innovation en IA.