C'est moins que ses rivaux , mais selon Meta , ce dimensionnement moindre serait pourtant un avantage : LLaMA est disponible en plusieurs versions ( 65 milliards de paramètres , et d'autres sur 33 milliards , 13 milliards et 7 milliards ) . « Les modèles plus petits , comme LLaMA , sont intéressants dans le monde des modèles très large , car ils demandent beaucoup moins de puissance de calcul et de ressources » , note Meta . Une taille réduite démocratiserait l'accès aux modèles de langage - et d'épargner de la capacité de traitement . Mais selon Meta , cette relative petitesse au niveau des paramètres ne l'empêche pas d'être « plus performant » que d'autres modèles plus grands . Le papier de recherche publié pour accompagner le lancement du modèle indique ainsi que « LLaMA-13B surpasse GPT-3 sur la plupart des critères , et LLaMA-65B est compétitif avec les meilleurs modèles , Chinchilla 70B et PaLM-540B » - il s'agit de modèles développés respectivement par DeepMind , l'entreprise à l'origine d'AlphaGo , et par Google . Difficile de donner une réponse définitive sur les capacités de LLaMA aujourd'hui : il est impossible de tester le modèle . Pour l'instant , contrairement à Chat-GPT , LLaMA n'est pas accessible à tout le monde : seuls quelques chercheurs en faisant la demande peuvent avoir accès au modèle , dont les facultés resteront à mettre à l'épreuve . Un lama , presque comme LLaMA . // . CanvaMeta estime qu'il s'agit d'une énorme avancée dans l'IA , car « LLaMA est conçu pour être polyvalent et utilisé dans de nombreux cas de figure contrairement à des modèles entrainés pour une tâche spécifique » . Le papier de recherche avance également que LLaMA peut fonctionner sur un ordinateur équipé d'une seule unité de traitement graphique ( GPU , que l'on retrouve dans les cartes graphiques ) , un niveau d'accessibilité unique pour les LLM . Enfin , « contrairement à Chinchilla , PaLM et GPT-3 , nous n'avons utilisé que des données accessibles publiquement »