Points clés
Llama 3.1 8B est un modèle plus polyvalent, doté de capacités avancées de raisonnement et de connaissances générales, adapté à un large éventail d’applications.
Llama 3.2 3B est optimisé pour les applications sur appareil, excellent dans des tâches comme la synthèse, le suivi d’instructions et la réécriture, tout en privilégiant la confidentialité grâce au traitement local des données.
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La série de modèles de langage Llama, développée par Meta, a introduit plusieurs itérations notables. Cet article propose une comparaison détaillée de deux modèles importants : Llama 3.2 3B et Llama 3.1 8B. Nous explorerons leurs spécifications techniques, leurs performances et leurs applications pratiques pour aider les développeurs et chercheurs à faire un choix éclairé en fonction de leurs besoins spécifiques.
Présentation des modèles
Pour commencer notre comparaison, comprenons d’abord les caractéristiques fondamentales de chaque modèle.
Llama 3.1 8B
- Date de sortie : 23 juillet 2024
- Autres modèles :
- Caractéristiques principales :
- 8,03 milliards de paramètres
- Modèle de langage autorégressif généraliste, texte uniquement
- Prend en charge la quantification 16 bits (BF16) et 8 bits (FP8)
- Prise en charge multilingue pour 8 langues
- Excelle dans le raisonnement avancé, le codage et les tâches de connaissances générales
Llama 3.2 3B
- Date de sortie : 25 septembre 2024
- Autres modèles :
- Caractéristiques principales :
- 3,21 milliards de paramètres
- Modèle texte léger optimisé pour le traitement sur appareil
- Conçu pour les appareils mobiles et l’informatique en périphérie
- Prise en charge multilingue pour 8 langues
- Excellent dans des tâches comme la synthèse, le suivi d’instructions et la réécriture
Comparaison des modèles
Comparaison de vitesse
Si vous souhaitez tester par vous-même, vous pouvez lancer un essai gratuit sur le site de Novita AI.
Comparaison de vitesse
source : artificialanalysis
Llama 3.2 3B surpasse Llama 3.1 8B en termes de temps de réponse total, de latence et de vitesse de sortie.
Comparaison des coûts
source : artificialanalysis
Le prix de Llama 3.2 3B est nettement inférieur à celui de Llama 3.1 8B, avec des prix d’entrée et de sortie par million de tokens qui ne sont que la moitié de ceux de Llama 3.1 8B.
Comparaison des benchmarks
Maintenant que nous avons établi les caractéristiques de base de chaque modèle, examinons leurs performances sur différents benchmarks. Cette comparaison aidera à illustrer leurs forces dans différents domaines.
| Mesures de benchmark | Llama 3.1 8B | Llama 3.2 3B |
|---|---|---|
| MMLU | 71 | 64 |
| HumanEval | 67 | 60 |
| MATH | 50 | 50 |
| GPQA Diamond | 27 | 21 |
Llama 3.1 8B surpasse Llama 3.2 3B sur les benchmarks MMLU, HumanEval et GPQA Diamond. Les deux modèles obtiennent des résultats équivalents sur le benchmark MATH. Si de meilleures performances sur ces benchmarks spécifiques sont requises, Llama 3.1 8B est le choix préférable. Cependant, d’autres facteurs tels que le coût ou les exigences spécifiques des tâches doivent également être pris en compte pour une décision globale.
Si vous souhaitez en savoir plus sur llama3.1 et llama 3.2, vous pouvez consulter les articles suivants :
- Les modèles Llama 3.2 désormais disponibles sur Novita AI
- Plongez dans Llama 3.1 en ligne avec l’API LLM
Si vous souhaitez voir plus de comparaisons, consultez ces articles :
- Llama 3.3 70B est-il vraiment comparable à Llama 3.1 405B ?
- Llama 3.1 70b vs Llama 3.3 70b : meilleures performances, prix plus élevé
- Llama 3.2 vs GPT-4o : choisir le bon modèle IA
Applications et cas d’usage
Llama 3.1 8B :
- Agents conversationnels multilingues
- Assistants de codage
- Tâches textuelles généralistes
- Synthèse de textes longs
Llama 3.2 3B :
- IA sur appareil pour applications mobiles
- Informatique en périphérie avec IA à faible latence et respectueuse de la vie privée
- Synthèse et utilisation d’outils au sein des appareils
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, vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.
Étape 5 : Installez l’API
Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets 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-3.2-3b-instruct"
stream = True # ou False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[ # Note: les caractères [ et ] sont des entités HTML pour les crochets
{
"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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Llama 3.2 3B et Llama 3.1 8B sont des modèles puissants, mais ils répondent à des cas d’usage différents. Llama 3.2 3B est un excellent choix pour les développeurs qui souhaitent créer des applications IA sur appareil, où les contraintes de ressources et la confidentialité sont des préoccupations majeures. Sa taille réduite et ses optimisations pour les appareils mobiles en font une option pratique pour diverses tâches. Llama 3.1 8B offre une option plus puissante pour les applications nécessitant des capacités de raisonnement avancées et des connaissances générales, et convient également aux applications généralistes ainsi qu’à des domaines comme le codage et les interactions multilingues.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que Meta Llama 3.1 et qu’est-ce qui le rend important ?
Meta Llama 3.1 est une famille de grands modèles de langage comptant jusqu’à 405 milliards de paramètres, notablement le premier modèle accessible publiquement à atteindre des capacités de pointe comparables aux meilleurs modèles propriétaires comme GPT-4 et Claude 3.5 Sonnet.
Comment les modèles Llama de Meta se comparent-ils aux autres modèles open source et propriétaires ?
Les modèles Llama 3.1 sont conçus pour rivaliser avec les meilleurs modèles de fondation comme GPT-4 et Claude 3.5 Sonnet, montrant des performances comparables dans les versions plus grandes, tandis que les modèles plus petits de Llama 3.2 excellent dans leur catégorie de taille, surpassant même des modèles similaires comme Gemma.
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