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Les modèles de génération de texte à texte, les modèles linguistiques, les modèles de chat et les modèles de traitement du langage naturel (NLP) sont tous des types de modèles qui génèrent un nouveau texte en fonction d’un texte d’entrée. Chaque modèle linguistique est formé de manière différente, ce qui le rend plus efficace pour des tâches spécifiques, comme suivre des instructions ou rédiger des histoires.

Les experts de Hugging Face identifient trois catégories principales de modèles linguistiques :

• Modèles de base : Ceux-ci sont adaptés à l'affinage et à l'invocation avec peu d'exemples, tels que Mistral 7B.
• Modèles entraînés sur instructions : Ces modèles produisent généralement de meilleures réponses aux instructions que les modèles de base, comme ceux avec "-instruct" dans leur nom (par exemple, Mistral-7B-Instruct-v0.3, Llama-3.1-70B-Instruct, Llama-3.3-70B-Instruct, etc.).
• Modèles basés sur les retours humains : Ces modèles sont affinés grâce aux évaluations humaines, qui sont intégrées au modèle par apprentissage par renforcement, les rendant ainsi mieux alignés avec les préférences humaines.

Avec le lancement de Deepseek R1 début 2025, les modèles de raisonnement sont devenus une quatrième catégorie. Ces modèles sont spécialisés dans le raisonnement, la résolution de problèmes mathématiques et la génération de code.

Certains modèles linguistiques peuvent traiter à la fois des textes et des images en entrée et générer du texte en sortie, comme pixtral-12B-2409. Ces modèles sont appelés modèles vision-langage (vLMs). Ils excellent dans l'analyse d'images pour des tâches telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) et d'autres applications de vision par ordinateur au-delà de la reconnaissance de caractères. Ils peuvent également être utilisés pour la légende d'images, fournissant des descriptions textuelles d'images pour aider les personnes malvoyantes.

Les modèles de génération de la parole convertissent du texte en parole naturelle ou inversement. Des modèles comme kyutai/moshika-0.1-8b (parole-à-parole) et WhisperX (texte-à-parole et parole-à-texte) sont conçus pour transformer le contenu écrit en voix de haute qualité et interpréter la langue parlée en texte. Grâce aux progrès de l'IA, ces modèles de génération de la parole permettent une large gamme d'applications, y compris des outils d'accessibilité et de communication multilingue.

Les modèles de génération de code sont des outils d'intelligence artificielle avancés qui aident à générer, compléter et débogguer automatiquement du code. Ces modèles sont formés sur d'immenses ensembles de données de langages de programmation et peuvent comprendre des instructions ou du contexte pour créer des extraits de code, résoudre des défis de programmation et même expliquer le code. Que vous travailliez sur Python, JavaScript ou d'autres langages de programmation, des modèles de génération de code comme qwen2.5-coder-32b-instruct rendent le développement logiciel plus rapide et plus efficace.

Les modèles d'embedding transforment le texte en représentations numériques, permettant aux machines de comprendre et d'analyser la signification des mots, phrases ou documents entiers. Des modèles comme bge-multilingual-gemma2 et sentence-t5-xxl permettent une meilleure compréhension du texte et une analyse de similarité. Ils facilitent des tâches telles que :

• Recherche sémantique et classification de texte
• Clustering de documents et systèmes de recommandation
• Alimentation des systèmes RAG pour une génération de texte améliorée
• Analyse de similarité de texte