Llama 3.3 70B vs Llama 3.2 90B : Maîtrise du texte ou puissance visuelle

Points clés

Points forts de Llama 3.3 70B :
Vitesse de traitement du texte plus rapide, idéale pour la génération de texte à grande échelle
Spécialisé dans le traitement des instructions textuelles et le support multilingue
Optimal pour les chatbots, la génération de code, la création de contenu et les tâches basées sur le texte

Points forts de Llama 3.2 90B :
Capacités multimodales prenant en charge les entrées image et texte
Excelle dans la compréhension d’images, l’analyse de graphiques et le sous-titrage d’images
Optimisé pour les appareils mobiles et périphériques

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La série de modèles de langage Llama de Meta a connu une évolution rapide, avec des mises à jour fréquentes et de nouvelles versions. Deux modèles notables sont Llama 3.3 70B et Llama 3.2 90B. Cet article explore les aspects techniques, les performances et les applications pratiques de chaque modèle, en proposant une comparaison pour aider les développeurs à choisir l’outil adapté à leurs tâches.

Présentation de base des modèles

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

Llama 3.3 70B

• Date de sortie : 6 décembre 2024
• Échelle du modèle :
  • meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
• Caractéristiques principales :
  • Modèle optimisé par instructions, texte uniquement
  • Utilise l’attention par requêtes groupées (GQA) pour une efficacité améliorée
  • Prend en charge l’anglais, l’allemand, le français, l’italien, le portugais, l’hindi, l’espagnol et le thaï

Llama 3.2 90B

• Date de sortie : 25 septembre 2024
• Échelle du modèle :
  • meta-llama/llama-3.1-1B
  • meta-llama/llama-3.1-3B
  • meta-llama/llama-3.1-11B
  • meta-llama/llama-3.1-90B
• Caractéristiques principales :
  • Modèle multimodal, prend en charge les entrées texte et image
  • Prend en charge l’anglais, l’allemand, le français, l’italien, le portugais, l’hindi, l’espagnol et le thaï

Comparaison des modèles

En résumé, Llama 3.2 90B a une taille de modèle plus grande et prend en charge des capacités multimodales, ce qui le rend plus polyvalent pour les tâches impliquant la vision. Llama 3.3 70B, bien que plus petit, offre des options de précision de quantification spécifiques. Les deux modèles conservent la même taille de fenêtre de contexte, garantissant des performances constantes dans le traitement de grandes entrées de texte.

Comparaison de vitesse

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Comparaison de vitesse

source : artificialanalysis

Comparaison des coûts

source : artificialanalysis

Llama 3.3 70B présente un avantage évident en matière de vitesse de sortie, ce qui le rend adapté aux tâches nécessitant une génération rapide de grandes quantités de texte. Llama 3.2 90B (Vision) fonctionne légèrement mieux en termes de temps de réponse total et de latence, ce qui le rend adapté aux applications nécessitant une réponse rapide et une faible latence. Bien que Llama 3.2 90B (Vision) ait des capacités multimodales plus fortes, il n’est pas aussi rapide que Llama 3.3 70B dans la vitesse de traitement du texte pur. Et du point de vue du prix, llama 3.3 70B est plus rentable.

Comparaison des benchmarks

Maintenant que nous avons établi les caractéristiques de base de chaque modèle, examinons leurs performances sur divers benchmarks. Cette comparaison aidera à illustrer leurs points forts dans différents domaines.

Mesures de benchmark	Llama 3.3 70B	Llama 3.2 90B (vision)
MMLU	86	84
HumanEval	86	80
MATH	76	65
GPQA Diamond	49	42

Llama 3.3 70B surpasse Llama 3.2 90B dans tous les tests, excellant particulièrement dans les tests HumanEval et MATH. Malgré davantage de paramètres et des capacités multimodales, Llama 3.2 90B n’atteint pas les performances de Llama 3.3 70B dans les tâches purement textuelles.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les connaissances des benchmarks de llama 3.3, vous pouvez consulter l’article suivant :

• Llama 3.3 Benchmark : principaux avantages et aperçus des applications.

Si vous souhaitez voir plus de comparaisons entre llama 3.3 et d’autres modèles, consultez ces articles :

• Qwen 2.5 72B vs Llama 3.3 70B : quel modèle correspond à vos besoins ?
• Llama 3.1 70B vs. Llama 3.3 70B : de meilleures performances, un prix plus élevé
• Llama 3.3 70B est-il vraiment comparable à Llama 3.1 405B ?

Applications et cas d’utilisation

Llama 3.3 70B :

• Chatbots et assistants multilingues
• Assistance au codage et génération de code
• Génération de données synthétiques
• Création et localisation de contenu multilingue
• Applications basées sur la connaissance, comme les questions-réponses

Llama 3.2 90B :

• Compréhension et raisonnement d’images
• Compréhension au niveau documentaire, y compris les graphiques et diagrammes
• Sous-titrage d’images
• Tâches d’ancrage visuel
• Traduction en temps réel avec entrées visuelles

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 Model Library.

Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

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Étape 4 : Obtenez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. Sur la page « Settings », vous pouvez copier la clé API comme indiqué dans 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",
    # 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=&#91;
        {
            "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&#91;0].delta.content or "")
else:
    print(chat_completion_res.choices&#91;0].message.content)

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Llama 3.3 70B et Llama 3.2 90B offrent tous deux des avantages uniques adaptés à différents cas d’utilisation. Llama 3.3 excelle dans les tâches textuelles nécessitant de solides capacités multilingues et un suivi des instructions avec un accent sur l’efficacité, tandis que Llama 3.2 brille dans les applications multimodales impliquant la compréhension d’images.

Questions fréquentes

En quoi Llama 3.3 est-il différent de Llama 3.2 ?**

Llama 3.3 est optimisé pour les tâches textuelles, excellent dans les capacités multilingues, tandis que Llama 3.2 est multimodal, gérant à la fois les images et le texte.

Peut-on exécuter Llama 3.3 sur du matériel développeur standard ?**

Oui, il est conçu pour les GPU courants et les stations de travail de niveau développeur. Cet article soigné fournit une comparaison approfondie des deux modèles tout en conservant une clarté dans le contexte et la structure.

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Lecture recommandée

• Comment accéder à Llama 3.3 70B localement ou via API : un guide complet
• Llama 3.2 VS Claude 3.5 : quel modèle d’IA convient à votre projet ?
• Llama 3.3 70B : fonctionnalités, guide d’accès et comparaison des modèles