Wichtige Highlights
Llama 3.3 70B: Fokussiert auf Effizienz und Befolgungsfähigkeit, hat dieses Modell 70 Milliarden Parameter und zielt auf Leistung ab, die mit wesentlich größeren Modellen vergleichbar ist, jedoch mit deutlich geringerem Rechenaufwand. Es ist optimiert für Aufgaben wie mehrsprachige Chatbots, Code-Unterstützung und Content-Erstellung.
Llama 3.2 90B: Teil der Llama 3.2 Veröffentlichung, führte dieses Modell multimodale Fähigkeiten ein, die sowohl Text- als auch Bildeingaben verarbeiten können. Es ist zugeschnitten auf komplexe Aufgaben rund um Bildverständnis, visuelles Denken und Dokumentenanalyse.
Llama 3.1 405B: Das größte Modell mit 405 Milliarden Parametern, entwickelt für anspruchsvolle Aufgaben wie synthetische Datengenerierung und Modelldestillation. Es glänzt in Bereichen, die umfangreiches Wissen und komplexe Schlussfolgerungen erfordern, hat aber einen hohen Rechenaufwand.
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Die Llama-Reihe von großen Sprachmodellen (LLMs) von Meta hat sich rasant weiterentwickelt, wobei jede Iteration neue Fähigkeiten und Verbesserungen mit sich bringt. Dieser Artikel bietet einen technischen Vergleich von drei bemerkenswerten Modellen aus der Llama-Familie: Llama 3.3 70B, Llama 3.2 90B und Llama 3.1 405B. Der Vergleich soll Entwicklern helfen, fundierte Entscheidungen auf Basis ihrer spezifischen Anforderungen und Ressourcenbeschränkungen zu treffen, mit Fokus auf Architektur, Leistung und praktische Anwendungen.
Grundlegende Einführung der Modelle
Um unseren Vergleich zu beginnen, verstehen wir zunächst die grundlegenden Eigenschaften jedes Modells.
Llama 3.3 70b
- Veröffentlichungsdatum: 6. Dezember 2024
- Modellgröße:
- Hauptmerkmale:
- Instruktionsoptimiertes, reines Textmodell
- Verwendet Grouped-Query Attention (GQA) für verbesserte Effizienz
- Unterstützt Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Hindi, Spanisch und Thai
Llama 3.2 90b
- Veröffentlichungsdatum: 25. September 2024
- Andere Llama 3.2 Modelle:
- meta-llama/llama-3.2-1B
- meta-llama/llama-3.2-3B
- meta-llama/llama-3.2-11B
- meta-llama/llama-3.2-90B
- Hauptmerkmale:
- Multimodales Modell, unterstützt sowohl Text- als auch Bildeingaben
- Unterstützt Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Hindi, Spanisch und Thai
Llama 3.1 405b
- Veröffentlichungsdatum: 23. Juli 2024
- Andere Llama 3.1 Modelle:
- Hauptmerkmale:
- Unterstützt 8 Sprachen
- 128K Token Kontextfenster
Modellvergleich
Insgesamt unterscheiden sich diese drei Versionen des Llama-Modells in Modellgröße, Architekturdesign und Quantifizierungsgenauigkeit, behalten aber alle die gleiche Kontextgröße bei. Llama 3.1 405B hat die größte Parameterzahl, während Llama 3.3 70B hinsichtlich Architektur und Quantisierung für eine höhere Effizienz optimiert ist.
Geschwindigkeitsvergleich
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Geschwindigkeitsvergleich
Quelle: artificialanalysis
Kostenvergleich
Quelle: artificialanalysis
Zusammengefasst schneidet Llama 3.2 90B (Vision) bei der Gesamtantwortzeit und Latenz am besten ab, während Llama 3.3 70B bei der Ausgabegeschwindigkeit am besten abschneidet. Llama 3.1 405B schneidet bei allen drei Metriken schlecht ab. Das deutet darauf hin, dass bei der Auswahl eines Modells diese Metriken basierend auf den spezifischen Anwendungsszenarien und Anforderungen abgewogen werden müssen. Und aus Preissicht ist llama 3.3 70b kostengünstiger.
Benchmark-Vergleich
Nachdem wir die grundlegenden Eigenschaften jedes Modells ermittelt haben, wollen wir uns nun mit ihrer Leistung in verschiedenen Benchmarks befassen. Dieser Vergleich soll ihre Stärken in verschiedenen Bereichen veranschaulichen.
| Benchmark-Metriken | Llama 3.3 70B | Llama 3.2 90B (Vision) | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|---|
| MMLU | 86 | 84 | 88.6 |
| HumanEval | 88.4 | 80 | 89 |
| MATH | 77 | 65 | 73.8 |
| GPQA Diamond | 50.5 | 42 | 49 |
Zusammenfassung:
- Llama 3.3 70B: Beste Mathematik- und Frage-Antwort-Fähigkeiten
- Llama 3.2 90B (Vision): Unterstützt multimodales Sehen, geeignet für visuelle Aufgaben
- Llama 3.1 405B: Beste Multitasking-Verständnis- und Codegenerierungsfähigkeiten
Bei der Auswahl eines Modells müssen diese Indikatoren und Fähigkeiten basierend auf den spezifischen Anwendungsszenarien und Anforderungen abgewogen werden. Wenn du mehr über die Benchmark-Ergebnisse von llama3.3 erfahren möchtest, kannst du dir diesen Artikel ansehen:
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Anwendungen und Anwendungsfälle
Llama 3.3 70B:
- Mehrsprachige Chatbots und Assistenten
- Code-Unterstützung und Code-Generierung
- Synthetische Datengenerierung
- Mehrsprachige Content-Erstellung und Lokalisierung
- Wissensbasierte Anwendungen wie Fragebeantwortung
Llama 3.2 90B:
- Bildverständnis und Bildlogik
- Dokumentenübergreifendes Verständnis einschließlich Diagramme und Grafiken
- Bildunterschriften
- Visuelle Verankerungsaufgaben
- Echtzeit-Sprachübersetzung mit visuellen Eingaben
Llama 3.1 405B:
- Großflächige synthetische Datengenerierung
- Modelldestillation zur Verbesserung kleinerer Modelle
- Fortgeschrittene Forschung und Experimente
- Branchenspezifische Lösungen, die hohe Leistung bei komplexen Aufgaben erfordern
Zugänglichkeit und Bereitstellung über Novita AI
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Zur Authentifizierung mit der API stellen wir dir einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Gehe auf die Seite „Einstellungen“ und kopiere den API-Schlüssel wie im Bild gezeigt.
Schritt 5: Installiere die API
Installiere die API mit dem für deine Programmiersprache spezifischen Paketmanager.
Nach der Installation importiere die notwendigen Bibliotheken in deine Entwicklungsumgebung. Initialisiere die API mit deinem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat Completions API für Python-Benutzer.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Erhalte den Novita AI API-Schlüssel unter: https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
api_key="<DEIN Novita AI API-Schlüssel>",
)
model = "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"
stream = True # oder False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Verhalte dich wie ein hilfreicher Assistent.",
},
{
"role": "user",
"content": "Hallo!",
}
],
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)
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Fazit
Die Llama-Reihe bietet eine Reihe von Modellen, die auf verschiedene Bedürfnisse zugeschnitten sind:
- Llama 3.3 (70B) balanciert Leistung und Zugänglichkeit für vielfältige Anwendungen.
- Llama 3.2 (90B) bietet leistungsstarke multimodale Fähigkeiten zur Verarbeitung von Bild- und Textdaten.
- Llama 3.1 (405B) zeichnet sich bei komplexen Aufgaben aus, erfordert aber erhebliche Ressourcen.
Die Wahl des richtigen Modells hängt von den spezifischen Projektanforderungen, den Rechenressourcen und der Frage ab, ob multimodale Fähigkeiten benötigt werden.
Häufig gestellte Fragen
Wichtige Unterschiede zwischen Llama 3, 3.1, 3.2 und 3.3
Llama 3 (Original): 8B- und 70B-Modelle, 8k Kontextfenster, fokussiert auf Textaufgaben (nur Englisch). Das 8B-Modell konkurrierte mit ChatGPT 3.5 Turbo.
Llama 3.1: Erweiterter Kontext auf 128k, 8 Sprachen hinzugefügt, Tool-Calling und ein 405B-Modell. Verbesserung von 8B/70B durch Destillation aus 405B.
Llama 3.2: Einführung von Vision-Modellen (11B, 90B) und leichten Textmodellen (1B, 3B). Vision-Modelle verarbeiten jeweils ein Bild; leichte Modelle sind für den Einsatz auf Geräten konzipiert.
Llama 3.3: 70B-Modell mit Schwerpunkt auf Anweisungsbefolgung, mehrsprachiger Unterstützung und Sicherheit. Vergleichbar mit 405B, benötigt aber weniger Ressourcen, mit RLHF-Training und einem 128k Kontextfenster.
Warum ist das Llama 3.1 405B Modell wichtig?
Es ist das größte offene Foundation-Modell und bietet unvergleichliche Flexibilität für Aufgaben wie synthetische Datengenerierung und Modelldestillation. Trainiert auf 15 Billionen Token mit 16.000 H100 GPUs, half es bei der Entwicklung kleinerer Modelle (8B und 70B) durch Destillation.
Rolle der Llama 3.2 Leichtgewichtsmodelle (1B und 3B)
Entwickelt für mobile Geräte und Edge-Geräte, unterstützen diese Modelle ein 128k Kontextfenster und sind für Qualcomm-, MediaTek- und Arm-Hardware optimiert. Sie zeichnen sich bei Aufgaben wie Zusammenfassung, Befolgen von Anweisungen und Textumschreibung auf dem Gerät aus.
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