النقاط الرئيسية
Llama 3.1 8B هو نموذج للأغراض العامة يتمتع بقدرات محسّنة في التفكير والمعرفة العامة، ومناسب لمجموعة واسعة من التطبيقات.
Llama 3.2 3B محسّن للتطبيقات على الأجهزة، ويتميز في مهام مثل التلخيص، واتباع التعليمات، وإعادة الصياغة، مع إعطاء الأولوية للخصوصية من خلال معالجة البيانات محليًا.
إذا كنت ترغب في تجربته على حالات الاستخدام الخاصة بك — فور التسجيل، تقدم Novita AI رصيدًا بقيمة $0.5 لتبدأ!
سلسلة نماذج Llama اللغوية، المطورة من قبل Meta، قدمت عدة إصدارات ملحوظة. تقدم هذه المقالة مقارنة مفصلة بين نموذجين مهمين: Llama 3.2 3B و Llama 3.1 8B. سنستكشف مواصفاتهما التقنية، ومقاييس الأداء، والتطبيقات العملية لمساعدة المطورين والباحثين على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على احتياجاتهم الخاصة.
مقدمة أساسية عن النموذج
لبدء المقارنة، نفهم أولاً الخصائص الأساسية لكل نموذج.
Llama 3.1 8B
- تاريخ الإصدار: 23 يوليو 2024
- نماذج أخرى:
- الميزات الرئيسية:
- 8.03 مليار معامل
- نموذج لغوي نصي للأغراض العامة، ذاتي الانحدار
- يدعم القياس الكمي 16-bit (BF16) و 8-bit (FP8)
- دعم متعدد اللغات لـ 8 لغات
- يتفوق في التفكير المتقدم، البرمجة، ومهام المعرفة العامة
Llama 3.2 3B
- تاريخ الإصدار: 25 سبتمبر 2024
- نماذج أخرى:
- الميزات الرئيسية:
- 3.21 مليار معامل
- نموذج نصي خفيف الوزن محسّن للمعالجة على الأجهزة
- مصمم للأجهزة المحمولة والحوسبة الطرفية
- دعم متعدد اللغات لـ 8 لغات
- يتفوق في مهام مثل التلخيص، اتباع التعليمات، وإعادة الصياغة
مقارنة النموذجين
مقارنة السرعة
إذا كنت تريد اختبارها بنفسك، يمكنك بدء تجربة مجانية على موقع Novita AI.
مقارنة السرعة
المصدر: artificialanalysis
يتفوق Llama 3.2 3B على Llama 3.1 8B من حيث إجمالي وقت الاستجابة، وزمن الاستجابة، وسرعة الإخراج.
مقارنة التكلفة
المصدر: artificialanalysis
أسعار Llama 3.2 3B أقل بشكل ملحوظ من أسعار Llama 3.1 8B، حيث تبلغ أسعار الإدخال والإخراج لكل 1 مليون رمز نصف أسعار Llama 3.1 8B فقط.
مقارنة المعايير
الآن بعد أن حددنا الخصائص الأساسية لكل نموذج، دعنا نتعمق في أدائهم عبر معايير مختلفة. ستساعد هذه المقارنة في إظهار نقاط قوتهم في المجالات المختلفة.
| مقاييس المعيار | Llama 3.1 8B | Llama 3.2 3B |
|---|---|---|
| MMLU | 71 | 64 |
| HumanEval | 67 | 60 |
| MATH | 50 | 50 |
| GPQA Diamond | 27 | 21 |
يتفوق Llama 3.1 8B على Llama 3.2 3B في معايير MMLU و HumanEval و GPQA Diamond. كلا النموذجين يؤديان بشكل متساوٍ في معيار MATH. إذا كنت بحاجة إلى أداء أفضل في هذه المعايير المحددة، فإن Llama 3.1 8B هو الخيار المفضل. ومع ذلك، يجب أيضًا مراعاة عوامل أخرى مثل التكلفة أو متطلبات المهمة المحددة لاتخاذ قرار شامل.
إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن llama3.1 و llama 3.2، يمكنك الاطلاع على هذه المقالات التالية:
إذا كنت تريد رؤية المزيد من المقارنات، يمكنك الاطلاع على هذه المقالات:
- هل Llama 3.3 70B يمكن مقارنته حقًا بـ Llama 3.1 405B؟
- Llama 3.1 70b مقابل Llama 3.3 70b: أداء أفضل، سعر أعلى
- Llama 3.2 مقابل GPT-4o: اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب
التطبيقات وحالات الاستخدام
Llama 3.1 8B:
- وكلاء محادثة متعددو اللغات
- مساعدو البرمجة
- مهام نصية للأغراض العامة
- تلخيص النصوص الطويلة
Llama 3.2 3B:
- الذكاء الاصطناعي على الأجهزة للتطبيقات المحمولة
- الحوسبة الطرفية مع زمن استجابة منخفض وخصوصية محفوظة
- التلخيص واستخدام الأدوات داخل الأجهزة
إمكانية الوصول والنشر عبر Novita AI
الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج
سجل الدخول إلى حسابك وانقر فوق زر مكتبة النماذج.
الخطوة 2: اختر نموذجك
تصفح الخيارات المتاحة وحدد النموذج الذي يناسب احتياجاتك.
الخطوة 3: ابدأ تجربتك المجانية
ابدأ تجربتك المجانية لاستكشاف إمكانيات النموذج المحدد.
الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك
للمصادقة مع API، سنزودك بمفتاح API جديد. بالدخول إلى صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.
الخطوة 5: تثبيت API
قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة الخاصة بك.
بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات اللازمة إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال على استخدام API لإكمال الدردشة لمستخدمي Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Get the Novita AI API Key by referring to: https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Act like you are a helpful assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
فور التسجيل، تقدم Novita AI رصيدًا بقيمة $0.5 لتبدأ!
إذا نفد الرصيد المجاني، يمكنك الدفع لمواصلة الاستخدام.
كلا النموذجين Llama 3.2 3B و Llama 3.1 8B قويان، لكنهما يلبيان حالات استخدام مختلفة. Llama 3.2 3B هو خيار ممتاز للمطورين الذين يتطلعون إلى بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي على الأجهزة، حيث تشكل قيود الموارد والخصوصية اهتمامات رئيسية. حجمه الصغير وتحسيناته للأجهزة المحمولة تجعله خيارًا عمليًا لمجموعة من المهام. Llama 3.1 8B يوفر خيارًا أكثر قوة للتطبيقات التي تتطلب قدرات تفكير متقدمة، ومعرفة عامة، وهو مناسب للتطبيقات العامة وكذلك مجالات مثل البرمجة والتفاعلات متعددة اللغات.
الأسئلة الشائعة
ما هو Meta Llama 3.1، وما الذي يجعله مهمًا؟
Meta Llama 3.1 هي عائلة من نماذج اللغة الكبيرة التي تصل إلى 405 مليار معامل، وهي أول نموذج متاح بشكل مفتوح يحقق قدرات متطورة قابلة للمقارنة مع النماذج الرائدة مغلقة المصدر مثل GPT-4 و Claude 3.5 Sonnet.
كيف تقارن نماذج Meta Llama بالنماذج مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر الأخرى؟
تم تصميم نماذج Llama 3.1 للتنافس مع أفضل نماذج الأساس مثل GPT-4 و Claude 3.5 Sonnet، وتظهر أداءً مشابهًا في الإصدارات الأكبر، بينما تتفوق نماذج Llama 3.2 الصغيرة ضمن فئة حجمها، بل وتتفوق على نماذج مماثلة مثل Gemma.
Novita AI هي المنصة السحابية الشاملة التي تمكن طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات API متكاملة، بدون خادم، مثيل GPU — الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجانًا، وحوّل رؤيتك في الذكاء الاصطناعي إلى واقع.
