Llama 3.1 70b vs. Llama 3.3 70b : de meilleures performances, un prix plus élevé

Llama 3.3 70b et Llama 3.1 70b, développés par Meta, sont de grands modèles de langage présentant des différences significatives. Comparons leurs performances, leur efficacité en termes de ressources, leurs applications et la manière de les choisir et d'y accéder.

Introduction de base aux familles de modèles

Pour commencer notre comparaison, nous comprenons d’abord les caractéristiques fondamentales de chaque modèle.

Caractéristiques de la famille de modèles Llama 3.1

• Date de sortie : début 2024
• Échelle du modèle :
  • méta-llama/llama-3.1-8b-instruct
  • méta-llama/llama-3.1-70b-instruct
• Caractéristiques principales:
  • Extension de la fenêtre de contexte à 128 XNUMX jetons. 
  • Amélioration des capacités multilingues
  • Efficacité des ressources

Caractéristiques de la famille de modèles Llama 3.3

• Date de sortie : mi-2024
• Échelle du modèle :
  • méta-llama/llama-3.3-70b-instruct
• Innovations clés :
  • Architecture de transformateur optimisée
  • Formé à l'aide du réglage fin supervisé (SFT) et de l'apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF)
  • Intègre 15 XNUMX milliards de jetons de données accessibles au public dans sa formation.
  • L’approche suggérée utilise l’attention de requête groupée (GMA) pour améliorer l’évolutivité de l’inférence.
  • Prend en charge huit langues principales en mettant l’accent sur la qualité plutôt que sur la quantité.

Comparaison

Maintenant que nous avons établi les caractéristiques de base de chaque modèle, examinons leurs performances dans différents tests de performance. Cette comparaison permettra d'illustrer leurs points forts dans différents domaines.

référence	Sens	Lama 3.1 70b	Lama 3.3 70b
MMLU (5 coups)	MMLU (Masive Multitask Language Understanding) évalue la compréhension générale du langage à travers diverses tâches.	66.4	68.9
HumanEval	HumanEval teste la capacité d'un modèle à écrire du code Python correct en fonction des descriptions de problèmes données.	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 dans les sciences biologiques.	86	87.6

Comme nous pouvons le voir dans ce tableau, Llama 3.3 70b démontre des atouts particuliers dans toutes les dimensions.

Si vous souhaitez en savoir plus sur le benchmark Llama3.3, vous pouvez consulter cet article comme suit : Llama 3.3 Benchmark : principaux avantages et perspectives d'application.

Efficacité des ressources

Lors de l'évaluation de l'efficacité d'un grand modèle de langage (LLM), il est essentiel de prendre en compte trois catégories clés : les capacités de traitement inhérentes au modèle, les performances de l'API et les exigences matérielles.

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Applications et cas d'utilisation

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 les connaissances
• Utilisation de l'outil

Llama 3.3 70b peut être plus performant dans ces applications, en particulier dans les scénarios de dialogue multilingue, en raison de 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 : Démarrez 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. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué dans l'image.

Étape 5 : Installer 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 LLMCeci est un exemple d'utilisation de l'API de complétion de chat pour les utilisateurs de pthon.

 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-3.3-70b-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)

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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 particulièrement adapté aux applications qui exigent des réponses rapides et une rentabilité optimale. D'autre part, Llama 3.3 70B brille par son rendement et son débit maximum, ce qui le rend idéal pour les applications qui nécessitent la génération de textes longs et un débit élevé, bien qu'avec des exigences matérielles plus élevées. Il est donc essentiel de peser soigneusement ces facteurs pour sélectionner le modèle qui correspond le mieux à vos besoins.

Questions fréquemment posées

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