Llama, également écrit LLaMA dans les premières publications, désigne une famille de modèles d’intelligence artificielle développée par Meta. Ces modèles peuvent servir à générer ou analyser du texte, et certaines générations ajoutent d’autres modalités. Le nom recouvre plusieurs tailles et variantes : il ne correspond pas à une application unique ni à un niveau de performance constant.
Une particularité de cet environnement est la mise à disposition des poids de certains modèles. Des développeurs peuvent ainsi les exécuter sur leur infrastructure ou les adapter à un besoin, sous les conditions de la licence concernée. La publication des poids ne signifie pas que toutes les données d’entraînement sont disponibles ni que chaque usage est autorisé sans restriction. Il faut distinguer ouverture technique, documentation et droits de réutilisation.
Le fonctionnement d’un grand modèle de langage dépend également de son environnement. La mémoire disponible, la précision numérique, la longueur des échanges et les outils connectés influencent la vitesse et les possibilités. Réduire la taille occupée par un modèle peut faciliter son exécution, avec des compromis à vérifier sur la tâche réelle. Une démonstration réussie ne constitue pas un test complet de fiabilité.
Les publications autour de Llama croisent donc la recherche, les infrastructures et le développement logiciel. Des plateformes comme Hugging Face facilitent la découverte de modèles et de ressources complémentaires. La fiche d’un modèle précise son origine, sa version et ses évaluations ; ces repères permettent de distinguer une publication de Meta, une adaptation communautaire et un service commercial qui utilise cette famille en arrière-plan.
