Article en référence: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ig2cm2/mistralsmall24binstruct2501_is_simply_the_best/

Récapitulatif factuel

Le nouveau modèle d’intelligence artificielle Mistral-small-24b-instruct-2501 fait sensation dans la communauté des LLM (Large Language Models). Ce modèle de 24 milliards de paramètres se distingue par sa capacité à fonctionner localement sur des machines modernes, offrant des performances de 18 jetons par seconde sur un Mac M3 avec 36 Go de RAM.

Les utilisateurs rapportent des résultats comparables à ChatGPT pour les tâches quotidiennes, avec une précision remarquable dans le suivi des instructions et la génération de code. Le modèle peut être utilisé avec différents frameworks comme transformers, vLLM ou ollama, et supporte plusieurs niveaux de quantification (Q4, Q6, Q8) pour s’adapter aux ressources disponibles.

La quantification est une technique qui permet de réduire la taille du modèle en mémoire, au prix d’une légère perte de précision. Par exemple, la version Q4 utilise environ 14 Go de VRAM, tandis que la version Q8, plus précise mais plus gourmande, nécessite davantage de ressources.

Point de vue neutre

L’arrivée de Mistral-small-24b représente une étape importante dans la démocratisation de l’IA, mais pas nécessairement une révolution. Le modèle trouve un équilibre intéressant entre performances et accessibilité, permettant à plus d’utilisateurs d’exploiter l’IA localement sans dépendre des services cloud.

Cependant, il faut noter que ce modèle reste destiné aux utilisateurs disposant d’un matériel relativement puissant. Avec des besoins en RAM de 36 Go et une carte graphique capable, nous sommes encore loin d’une solution vraiment accessible à tous.

Les retours d’expérience montrent que le modèle excelle dans certains domaines comme la programmation et le traitement du langage naturel, tout en ayant ses limites dans d’autres, comme la créativité ou les conversations prolongées.

Exemple

Imaginez que vous ayez un assistant cuisinier à la maison. Les modèles d’IA précédents étaient comme avoir Gordon Ramsay via FaceTime : impressionnant mais dépendant d’une connexion internet et coûteux. Mistral-small-24b, c’est comme avoir un chef compétent directement dans votre cuisine : peut-être pas aussi flamboyant que Gordon, mais toujours là quand vous en avez besoin!

Ce chef connaît plein de recettes (comme le code et les analyses), travaille rapidement (18 jetons par seconde!), et n’a besoin que d’une cuisine bien équipée (votre ordinateur avec suffisamment de RAM). Il ne créera peut-être pas de nouveaux plats révolutionnaires, mais il exécutera parfaitement les recettes existantes.

Point de vue optimiste

C’est une véritable révolution dans le monde de l’IA locale! Enfin un modèle qui combine puissance, rapidité et accessibilité. Avec Mistral-small-24b, nous franchissons une étape cruciale vers la démocratisation de l’IA, permettant à chacun d’avoir son propre assistant IA performant, privé et sécurisé.

Cette avancée ouvre la voie à une nouvelle ère où l’IA devient véritablement personnelle et indépendante des grands fournisseurs cloud. Imaginez les possibilités : développement accéléré, assistance créative instantanée, et tout cela sans compromis sur la confidentialité. C’est le début d’une nouvelle ère où l’IA devient véritablement accessible à tous!

Point de vue pessimiste

Bien que prometteur sur le papier, ce modèle illustre parfaitement les limites actuelles de l’IA locale. Nécessitant un matériel coûteux et restant significativement moins performant que les solutions cloud, il représente un compromis peu satisfaisant pour la majorité des utilisateurs.

Les problèmes de stabilité sur les conversations longues, les limitations en créativité et les besoins en ressources matérielles soulignent que nous sommes encore loin d’une véritable alternative aux modèles hébergés. De plus, la dépendance continue aux mises à jour et aux améliorations suggère que nous restons dans un cycle d’obsolescence rapide, typique de l’industrie technologique.