Du code à la vision : découvrez les puissants modèles d'IA d'Ollama

Les modèles d’intelligence artificielle (IA) sont essentiel dans diverses applicationset Ollama offre la possibilité d'accéder facilement à une gamme diversifiée de modèles d'IA. Chaque modèle remplit une fonction unique, répondant à différents besoins et cas d'utilisation. Ce guide fournit plus d'informations sur les différents modèles d'IA disponibles pour une utilisation avec Ollama, en détaillant leurs fonctions, applications et différences spécifiques.

Modèles d'IA d'Ollama

Incorporation de modèles

Les modèles d'intégration créent vecteurs d'incorporationreprésentations numériques de données. Ces vecteurs sont essentiels pour des tâches telles que le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation. Les modèles d'intégration fonctionnent avec des magasins de vecteurs pour stocker et récupérer ces vecteurs efficacement. En convertissant des mots ou des phrases en vecteurs, les modèles d'intégration permettent aux machines de comprendre et de traiter le langage humain plus efficacement. Les principaux avantages des modèles d'intégration sont les suivants :

• Amélioration de la compréhension du langage naturel
• Stockage et récupération efficaces des représentations de données
• Performances améliorées dans des tâches telles que la classification de texte et l'analyse de similarité

Exploration des différents types de modèles d'IA disponibles pour Ollama

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Modèles sources

Les modèles sources, également appelés modèles généraux, sont formés sur de grands ensembles de données et servent de base de nombreuses applications d'IA. Ces modèles comprennent des modèles de texte et des modèles de base, qui excellent dans la prédiction de séquences de mots. Bien qu'ils génèrent un texte cohérent, ils ne fournissent pas toujours de réponses directes à des questions spécifiques. Les modèles sources sont essentiels pour les tâches qui nécessitent la compréhension et la génération de textes de type humain, ce qui en fait des outils polyvalents dans la boîte à outils de l'IA. Voici quelques applications clés des modèles sources :

• Génération de texte
• Traduction de la langue
• Analyse des sentiments

Modèles affinés

Les modèles affinés sont versions spécialisées de modèles générauxconçus pour répondre à des entrées spécifiques. Ces modèles incluent des modèles de chat et des modèles d'instruction. Les modèles de chat facilitent les conversations libres, permettant des dialogues plus naturels et interactifs. Les modèles d'instruction suivent des instructions spécifiques, souvent basées sur une seule invite. Ces modèles sont affinés pour effectuer des tâches particulières, ce qui les rend très efficaces pour les applications ciblées. Les modèles affinés offrent plusieurs avantages :

• Amélioration des performances sur des tâches spécifiques
• Des expériences conversationnelles plus naturelles et engageantes
• Capacité à suivre des instructions précises pour des résultats ciblés

Modèles de code

Modèles de code générer du code basé sur la syntaxe fournieCes modèles sont similaires à des outils comme GitHub Copilot et peuvent être dirigés par des commentaires pour générer du code spécifique. En comprenant le contexte et les exigences du code, ces modèles aident à écrire, déboguer et optimiser le code. Les modèles de code sont inestimables pour les développeurs, car ils rationalisent le processus de codage et améliorent la productivité. Les principaux avantages des modèles de code sont les suivants :

• Développement de code accéléré
• Amélioration de la qualité et de la cohérence du code
• Assistance au débogage et à l'optimisation

Modèles de vision

Les modèles de vision sont modèles multimodaux qui acceptent à la fois du texte et des images en entréeCes modèles peuvent décrire les aspects des images fournies, ce qui les rend utiles pour des tâches telles que le sous-titrage d'images et la réponse visuelle à des questions. Les modèles de vision ont le potentiel d'accepter d'autres modalités, telles que la vidéo, à l'avenir. En intégrant plusieurs types de données, ces modèles offrent une compréhension plus complète de l'entrée, permettant des applications d'IA plus sophistiquées. Les modèles de vision offrent plusieurs avantages :

• Capacité à traiter et à comprendre les informations visuelles
• Performances améliorées sur les tâches nécessitant à la fois une compréhension du texte et de l'image
• Potentiel d'expansion future vers d'autres modalités de données

Outre les modèles actuellement pris en charge par Ollama, d'autres modèles potentiels pourraient être intégrés à l'avenir. Il s'agit notamment des modèles de conversion de la parole en texte et de la synthèse vocale. Les modèles de conversion de la parole en texte convertissent le langage parlé en texte écrit, tandis que les modèles de synthèse vocale font l'inverse. Ces modèles ont un large éventail d'applications, des assistants virtuels aux outils d'accessibilité, et pourraient encore améliorer les capacités des offres d'IA d'Ollama. Voici une sélection des modèles d'IA disponibles. dépôt GitHub officiel pour plus d'informations:

• Tout-MiniLM:Intégration de modèles formés sur de grands ensembles de données au niveau des phrases.
• Aya 23:Famille de modèles multilingues prenant en charge 23 langues, disponible en tailles 8B et 35B.
• BakLLaVA: Modèle multimodal combinant les architectures Mistral 7B et LLaVA.
• CodeGeeX4:Modèle pour le développement de logiciels d'IA, disponible en 9B.
• CodeGemma: Modèles légers pour les tâches de codage telles que la génération de code et le suivi des instructions.
• CodeLlama: Modèle de langage volumineux pour la génération de code, disponible en 7B, 13B, 34B et 70B.
• Codestral: Premier modèle de code de Mistral AI pour la génération de code, 22B.
• Commande R:LLM optimisé pour l'interaction conversationnelle, disponible en 35B.
• Commande R+:LLM évolutif pour une utilisation en entreprise dans le monde réel, 104B.
• Codeur DeepSeek: Modèle de code Open Source Mixture-of-Experts.
• Codeur DeepSeek v2:Version améliorée de DeepSeek, excelle dans les tâches spécifiques au code.
• Dauphin-Lama 3:Modèle de dauphin basé sur Llama 3, pour l'instruction et le codage.
• Dauphin-Mixtral: Modèles affinés basés sur Mixtral pour les tâches de codage.
• Dauphin-Mistral:Modèle 7B non censuré excellant dans le codage.
• Gemme: Modèles légers construits par Google DeepMind, 2B et 7B.
• Gemma 2:Modèle haute performance de Google, disponible en 2B, 9B et 27B.
• LLaVA:Grand modèle multimodal combinant vision et langage, 7B, 13B et 34B.
• LLaVA-Lama 3: Modèle LLaVA affiné de Llama 3 Instruct.
• Lama 2:Modèles de langage fondamentaux de Meta, allant de 7B à 70B.
• Lama 2 sans censure:Version non censurée de Llama 2.
• Lama 3:Le LLM le plus performant et disponible en open source de Meta, disponible en 8B et 70B.
• Lama 3.1:Le modèle de pointe de Meta, disponible dans les tailles 8B, 70B et 405B.
• Mistral: Modèle 7B par Mistral AI.
• Mistral-Nemo:Modèle 12B de pointe, construit avec NVIDIA.
• Mistral Petit: Modèle léger pour la traduction et le résumé.
• Mixtral:Mélange de modèles Experts avec poids ouverts, 8x7B et 8x22B.
• Texte incorporé Nomic: Modèle d'intégration ouvert hautes performances.
• Mini-Némotron:Petit modèle de langage par NVIDIA optimisé pour le jeu de rôle et RAG QA.
• Nous Hermès:Modèles à usage général basés sur Llama et Llama 2, disponibles en 7B et 13B.
• Nous Hermès 2:Des modèles puissants qui excellent dans les tâches scientifiques et de codage.
• Mini-Orque:Modèle à usage général adapté au matériel d'entrée de gamme.
• Phi:Modèle de raisonnement et de compréhension du langage 2.7B de Microsoft.
• Phi 3:Modèles légers de Microsoft, disponibles en 3B et 14B.
• Phi 3.5:Modèle d'IA léger avec 3,8 milliards de paramètres.
• Qwen 1.5:Grands modèles d'Alibaba Cloud, couvrant 0,5 à 110 milliards de dollars.
• Qwen 2:Nouvelle série LLM d'Alibaba, disponible dans les tailles 0,5B à 72B.
• Qwen 2.5:Pré-entraîné sur l'ensemble de données à grande échelle d'Alibaba, prenant en charge jusqu'à 128 000 jetons.
• StarCoder: Modèle de génération de code, disponible dans les tailles 1B à 15B.
• StarCoder2:LLM de code de nouvelle génération pour la génération de code, 3B à 15B.
• Petit Lama:Modèle compact de 1,1 milliard formé sur 3 000 milliards de jetons.
• Vigogne: Modèle de chat à usage général basé sur Llama et Llama 2.
• Codeur de l'assistant: Modèle de génération de code de pointe, disponible en 7B, 13B, 33B et 34B.
• Zéphyr: Modèles Mistral affinés pour les tâches de type assistant, 7B et 8x22B.

Ollama propose une variété de modèles d'IA, chacun adapté à des fonctions et applications spécifiques. Des modèles d'intégration qui créent des représentations numériques de données aux modèles de vision qui intègrent du texte et des images, ces modèles d'IA offrent des outils puissants pour une large gamme de tâches. Comprendre les différences et les applications de ces modèles peut vous aider à choisir celui qui convient le mieux à vos besoins, en vous assurant d'utiliser tout le potentiel de la technologie de l'IA. Pour obtenir une liste complète de tous les modèles d'IA actuellement pris en charge sur Ollama, rendez-vous sur le site officiel Bibliothèque de modèles.

Crédits média : Matt Williams

Classé sous : IA, Guides

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