Puntos clave
Exploramos los benchmarks más recientes, evaluamos los costos de tokens de entrada y salida, analizamos la latencia y el rendimiento, y ofrecemos orientación sobre la mejor elección de modelo para tus necesidades. De este análisis aprendemos que:
Comprensión del conocimiento general: Llama 3.3 70b obtiene mejores puntuaciones en MMLU.
Codificación: Llama 3.3 70b obtiene mejores puntuaciones en HumanEval.
Problemas matemáticos: Llama 3.3 70b obtiene mejores puntuaciones en MATH.
Soporte multilingüe: Llama 3.3 70b tiene mejor rendimiento con más idiomas compatibles.
Precio y velocidad: Llama 3.1 70b tiene requisitos más bajos para API y hardware.
Si deseas evaluar Llama 3.3 70b o Llama 3.1 70b en tus propios casos de uso — Novita AI puede ofrecerte una prueba gratuita.
Llama 3.3 70b y Llama 3.1 70b, desarrollados por Meta, son modelos de lenguaje grandes con diferencias significativas. Comparemos su rendimiento, eficiencia de recursos, aplicaciones y cómo elegirlos y acceder a ellos.
Introducción básica de las familias de modelos
Para comenzar nuestra comparación, primero entendemos las características fundamentales de cada modelo.
Características de la familia de modelos Llama 3.1
- Fecha de publicación: Principios de 2024
- Escala del modelo:
- Características clave:
- Expansión de la ventana de contexto a 128k tokens.
- Mejora de la capacidad multilingüe.
- Eficiencia de recursos.
Características de la familia de modelos Llama 3.3
- Fecha de publicación: Mediados de 2024
- Escala del modelo:
- Innovaciones clave:
- Arquitectura de transformador optimizada.
- Entrenado mediante ajuste fino supervisado (SFT) y aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF).
- Incorpora 15 billones de tokens de datos disponibles públicamente en su entrenamiento.
- El enfoque sugerido utiliza atención de consulta agrupada (GMA) para mejorar la escalabilidad de la inferencia.
- Compatibilidad con ocho idiomas principales, priorizando la calidad sobre la cantidad.
Comparación de rendimiento
Ahora que hemos establecido las características básicas de cada modelo, profundicemos en su rendimiento en varios benchmarks. Esta comparación ayudará a ilustrar sus fortalezas en diferentes áreas.
| Benchmark | Significado | Llama 3.1 70b | Llama 3.3 70b |
|---|---|---|---|
| MMLU (5 disparos) | MMLU (Massive Multitask Language Understanding) evalúa la comprensión general del lenguaje en diversas tareas. | 66.4 | 68.9 |
| HumanEval | HumanEval prueba la capacidad del modelo para escribir código Python correcto basado en descripciones de problemas dadas. | 80.5 | 88.4 |
| MATH | MATH evalúa las capacidades de resolución de problemas matemáticos de los modelos. | 68 | 77.0 |
| MBPP | MBPP (Modern Biology Problem Solving) mide la capacidad de la IA para resolver problemas en ciencias biológicas. | 86 | 87.6 |
Como podemos ver en esta tabla, Llama 3.3 70b demuestra fortalezas particulares en todas las dimensiones.
Si deseas obtener más información sobre el conocimiento de los benchmarks de Llama 3.3, puedes consultar este artículo: Llama 3.3 Benchmark: Ventajas clave y perspectivas de aplicación.
Eficiencia de recursos
Al evaluar la eficiencia de un modelo de lenguaje grande (LLM), es crucial considerar tres categorías clave: las capacidades de procesamiento inherentes del modelo, el rendimiento de la API y los requisitos de hardware.
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Aplicaciones y casos de uso
Ambos modelos son adecuados para aplicaciones similares, incluyendo:
- Chat multilingüe
- Asistencia de codificación
- Generación de datos sintéticos
- Resumen de texto
- Creación de contenido
- Localización
- Tareas basadas en conocimiento
- Uso de herramientas
Llama 3.3 70b puede tener un mejor rendimiento en estas aplicaciones, especialmente en escenarios de diálogo multilingüe, gracias a sus optimizaciones.
Accesibilidad e implementación a través de Novita AI
Paso 1: Inicia sesión y accede a la biblioteca de modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Model Library.
Paso 2: Elige tu modelo
Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Comienza tu prueba gratuita
Inicia tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
Paso 4: Obtén tu clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresa a la página “Settings” y copia la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de finalización de chat para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Obtén la clave API de Novita AI consultando: https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
api_key="<TU Clave API de Novita AI>",
)
model = "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"
stream = True # o False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Actúa como si fueras un asistente útil.",
},
{
"role": "user",
"content": "¡Hola!",
}
],
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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Si se agotan los créditos gratuitos, puedes pagar para seguir usándolo.
Conclusión
En conclusión, la elección entre Llama 3.1 70B y Llama 3.3 70B depende de los requisitos específicos de tu aplicación y de los recursos de hardware disponibles. Llama 3.1 70B destaca en términos de costo y latencia, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que requieren respuestas rápidas y eficiencia en costos. Por otro lado, Llama 3.3 70B brilla en salida máxima y rendimiento, siendo ideal para aplicaciones que requieren la generación de textos largos y alto rendimiento, aunque con mayores demandas de hardware. Por lo tanto, es crucial sopesar estos factores cuidadosamente para seleccionar el modelo que mejor se adapte a tus necesidades.
Preguntas frecuentes
¿Está restringido Llama 3.1?
Para Llama 3.1, Llama 3.2 y Llama 3.3, esto está permitido siempre que incluyas la atribución correcta a Llama. Consulta la licencia para más información.
¿Es Llama 3.1 mejor que GPT-4?
Chatbots: Dado que Llama 3 tiene una comprensión profunda del lenguaje, puedes usarlo para automatizar el servicio al cliente.
Incluso para tareas de resolución de problemas, la respuesta y la salida corregida fueron precisas en comparación con GPT-4. Llama 3 y GPT-4 son herramientas potentes tanto para codificación como para resolución de problemas, pero se adaptan a diferentes necesidades. Si priorizas la precisión y eficiencia en tareas de codificación, Llama 3 podría ser la mejor opción.
¿En qué se diferencia Llama 3.1 de Llama 3?
Recomendaciones de modelo: Llama 3.1 70B es ideal para contenido extenso y análisis de documentos complejos, mientras que Llama 3 70B es mejor para interacciones en tiempo real. Flexibilidad de la API LLM: La API LLM permite a los desarrolladores cambiar sin problemas entre modelos, facilitando comparaciones directas y maximizando las fortalezas de cada modelo.
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