Points clés
Nous avons exploré les derniers benchmarks, évalué les coûts des tokens d’entrée et de sortie, mesuré la latence et le débit, et fourni des conseils pour choisir le modèle le mieux adapté à vos besoins. De cette analyse, nous retenons que :
Compréhension générale des connaissances : Llama 3.3 70b obtient de meilleurs scores MMLU.
Codage : Llama 3.3 70b obtient de meilleurs scores HumanEval.
Problèmes mathématiques : Llama 3.3 70b obtient de meilleurs scores MATH.
Support multilingue : Llama 3.3 70b prend en charge davantage de langues.
Prix et rapidité : Llama 3.1 70b a des exigences API et matérielles plus faibles.
Si vous souhaitez évaluer Llama 3.3 70b ou Llama 3.1 70b sur vos propres cas d’usage — Novita AI propose un essai gratuit.
Llama 3.3 70b et Llama 3.1 70b, développés par Meta, sont de grands modèles de langage avec des différences significatives. Comparons leurs performances, leur efficacité en termes de ressources, leurs applications, ainsi que la manière de les choisir et d’y accéder.
Introduction aux familles de modèles
Pour commencer notre comparaison, nous allons d’abord comprendre les caractéristiques fondamentales de chaque modèle.
Caractéristiques de la famille Llama 3.1
- Date de sortie : début 2024
- Échelles de modèles :
- Fonctionnalités principales :
- Extension de la fenêtre de contexte à 128 000 tokens.
- Amélioration des capacités multilingues.
- Efficacité en termes de ressources.
Caractéristiques de la famille Llama 3.3
- Date de sortie : mi-2024
- Échelle du modèle :
- Innovations clés :
- Architecture de transformateur optimisée.
- Entraînement par fine-tuning supervisé (SFT) et apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF).
- Incorporation de 15 000 milliards de tokens de données publiques lors de l’entraînement.
- Approche recommandée utilisant l’attention par requêtes groupées (GMA) pour améliorer l’évolutivité de l’inférence.
- Prend en charge huit langues principales, en mettant l’accent sur la qualité plutôt que la quantité.
Comparaison des performances
Maintenant que nous avons établi les caractéristiques de base de chaque modèle, examinons leurs performances sur différents benchmarks. Cette comparaison aidera à illustrer leurs points forts dans divers domaines.
| Benchmark | Signification | Llama 3.1 70b | Llama 3.3 70b |
|---|---|---|---|
| MMLU(5-shot) | MMLU (Massive Multitask Language Understanding) évalue la compréhension générale du langage sur diverses tâches. | 66,4 | 68,9 |
| HumanEval | HumanEval teste la capacité d’un modèle à écrire du code Python correct à partir de descriptions de problèmes. | 80,5 | 88,4 |
| MATH | MATH évalue les capacités de résolution de problèmes mathématiques des modèles. | 68 | 77,0 |
| MBPP | MBPP (Modern Biology Problem Solving) mesure la capacité de l’IA à résoudre des problèmes en sciences biologiques. | 86 | 87,6 |
Comme le montre ce tableau, Llama 3.3 70b présente des atouts particuliers dans toutes les dimensions.
Si vous souhaitez en savoir plus sur les benchmarks de Llama 3.3, vous pouvez consulter cet article : Benchmark Llama 3.3 : avantages clés et aperçus d’application.
Efficacité des ressources
Lors de l’évaluation de l’efficacité d’un grand modèle de langage (LLM), il est essentiel de considérer trois catégories clés : les capacités de traitement inhérentes du modèle, les performances de l’API et les exigences matérielles.
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Applications et cas d’usage
Les deux modèles conviennent à des applications similaires, notamment :
- Chat multilingue
- Aide au codage
- Génération de données synthétiques
- Résumé de texte
- Création de contenu
- Localisation
- Tâches basées sur la connaissance
- Utilisation d’outils
Llama 3.3 70b pourrait être plus performant dans ces applications, en particulier dans les scénarios de dialogue multilingue, grâce à ses optimisations.
Accessibilité et déploiement via Novita AI
Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles
Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.
Étape 2 : Choisissez votre modèle
Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.
Étape 3 : Lancez votre essai gratuit
Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.
Étape 4 : Obtenez votre clé API
Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. Rendez-vous dans la page « Paramètres » et copiez la clé API comme indiqué sur l’image.
Étape 5 : Installez l’API
Installez l’API à l’aide du gestionnaire de packages spécifique à votre langage de programmation.
Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Obtenez la clé API Novita AI en vous référant à : https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key.
api_key="<Votre clé API Novita AI>",
)
model = "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"
stream = True # ou False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Agissez comme un assistant utile.",
},
{
"role": "user",
"content": "Bonjour !",
}
],
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 le crédit gratuit est épuisé, vous pouvez payer pour continuer à l’utiliser.
Conclusion
En conclusion, le choix entre Llama 3.1 70B et Llama 3.3 70B dépend des exigences spécifiques de votre application et des ressources matérielles disponibles. Llama 3.1 70B excelle en termes de coût et de latence, ce qui le rend bien adapté aux applications nécessitant des réponses rapides et une efficacité économique. En revanche, Llama 3.3 70B brille par son débit maximal et sa capacité de sortie, ce qui le rend idéal pour les applications nécessitant la génération de longs textes et un haut débit, bien qu’avec des exigences matérielles plus élevées. Il est donc crucial de peser soigneusement ces facteurs pour sélectionner le modèle qui correspond le mieux à vos besoins.
Questions fréquemment posées
Llama 3.1 est-il restreint ?
Pour Llama 3.1, Llama 3.2 et Llama 3.3, c’est autorisé à condition d’inclure l’attribution correcte à Llama. Consultez la licence pour plus d’informations.
*Llama 3.1 est-il meilleur que GPT-4 ?
Chatbots : Grâce à sa compréhension approfondie du langage, vous pouvez utiliser Llama 3 pour automatiser le service client.
Même pour les tâches de résolution de problèmes, la réponse et la sortie corrigée étaient précises par rapport à GPT-4. Llama 3 et GPT-4 sont tous deux des outils puissants pour le codage et la résolution de problèmes, mais ils répondent à des besoins différents. Si vous privilégiez la précision et l’efficacité dans les tâches de codage, Llama 3 pourrait être le meilleur choix.
*En quoi Llama 3.1 diffère-t-il de Llama 3 ?
Recommandations de modèles : Llama 3.1 70B est idéal pour le contenu long et l’analyse de documents complexes, tandis que Llama 3 70B est préférable pour les interactions en temps réel. Flexibilité de l’API LLM : L’API LLM permet aux développeurs de passer facilement d’un modèle à l’autre, facilitant les comparaisons directes et maximisant les points forts de chaque modèle.
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