Points clés
Llama 3.3 70B : Axé sur l’efficacité et le suivi des instructions, ce modèle dispose de 70 milliards de paramètres et vise des performances comparables à celles de modèles bien plus gros avec des besoins en calcul nettement inférieurs. Il est optimisé pour des tâches comme les chatbots multilingues, l’assistance au codage et la création de contenu.
Llama 3.2 90B : Faisant partie de la version Llama 3.2, ce modèle a introduit des capacités multimodales, lui permettant de traiter à la fois du texte et des images. Il est conçu pour des tâches complexes impliquant la compréhension d’images, le raisonnement visuel et l’analyse de documents.
Llama 3.1 405B : Le plus grand modèle avec 405 milliards de paramètres, conçu pour des tâches exigeantes telles que la génération de données synthétiques et la distillation de modèles. Il excelle dans les domaines nécessitant des connaissances étendues et un raisonnement complexe, mais avec des besoins en calcul élevés.
Si vous souhaitez évaluer Llama 3.3 70b sur vos propres cas d’utilisation — Lors de l’inscription, Novita AI vous offre un crédit de 0,5 $ pour commencer !
La série Llama de modèles de langage (LLM) de Meta a rapidement évolué, chaque itération apportant de nouvelles capacités et améliorations. Cet article propose une comparaison technique de trois modèles notables de la famille Llama : Llama 3.3 70B, Llama 3.2 90B et Llama 3.1 405B. La comparaison vise à aider les développeurs à faire des choix éclairés en fonction de leurs besoins spécifiques et de leurs contraintes de ressources, en se concentrant sur l’architecture, les performances et les applications pratiques.
Introduction de base du modèle
Pour commencer notre comparaison, nous comprenons d’abord les caractéristiques fondamentales de chaque modèle.
Llama 3.3 70b
- Date de sortie : 6 décembre 2024
- Échelle du modèle :
- Caractéristiques principales :
- Modèle ajusté pour les instructions, texte uniquement
- Utilise l’attention groupée (GQA) pour une meilleure efficacité
- 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
- Autres modèles Llama 3.2 :
- meta-llama/llama-3.2-1B
- meta-llama/llama-3.2-3B
- meta-llama/llama-3.2-11B
- meta-llama/llama-3.2-90B
- 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
Llama 3.1 405b
- Date de sortie : 23 juillet 2024
- Autres modèles Llama 3.1 :
- Caractéristiques principales :
- Prend en charge 8 langues
- Fenêtre de contexte de 128K tokens
Comparaison des modèles
Dans l’ensemble, ces trois versions du modèle Llama diffèrent par la taille du modèle, la conception architecturale et la précision de quantification, mais toutes conservent la même taille de contexte. Llama 3.1 405B a le plus grand nombre de paramètres, tandis que Llama 3.3 70B est optimisé en termes d’architecture et de quantification pour une plus grande efficacité.
Comparaison de vitesse
Si vous souhaitez le tester vous-même, vous pouvez lancer un essai gratuit sur le site Novita AI.
Comparaison de vitesse
source : artificialanalysis
Comparaison des coûts
source : artificialanalysis
Dans l’ensemble, Llama 3.2 90B (Vision) obtient les meilleurs résultats en termes de temps de réponse total et de latence, tandis que Llama 3.3 70B obtient les meilleurs résultats en termes de vitesse de sortie. Le Llama 3.1 405B obtient de mauvais résultats sur les trois indicateurs. Cela suggère que lors de la sélection d’un modèle, ces indicateurs doivent être pondérés en fonction des scénarios d’application et des exigences spécifiques. 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, approfondissons leurs performances sur divers benchmarks. Cette comparaison aidera à illustrer leurs points forts dans différents domaines.
| Indicateurs de benchmark | Llama 3.3 70B | Llama 3.2 90B (vision) | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|---|
| MMLU | 86 | 84 | 88,6 |
| HumanEval | 88,4 | 80 | 89 |
| MATH | 77 | 65 | 73,8 |
| GPQA Diamond | 50,5 | 42 | 49 |
Résumé :
- Llama 3.3 70B : Meilleures compétences en maths et en questions-réponses
- Llama 3.2 90B (Vision) : prend en charge la vision multimodale, adapté aux tâches visuelles
- Llama 3.1 405B : Meilleures capacités de compréhension multitâche et de génération de code
Lors de la sélection d’un modèle, ces indicateurs et capacités doivent être pondérés en fonction des scénarios d’application et des exigences spécifiques. Si vous souhaitez en savoir plus sur les benchmarks llama3.3, vous pouvez consulter cet article :
Pour 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 : meilleures performances, prix plus élevé
- Découvrez la puissance des modèles Llama 3
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 de contenu multilingue et localisation
- Applications basées sur la connaissance, comme les questions-réponses
Llama 3.2 90B :
- Compréhension et raisonnement d’image
- Compréhension au niveau document, y compris les graphiques et diagrammes
- Légende d’image
- Tâches d’ancrage visuel
- Traduction linguistique en temps réel avec entrées visuelles
Llama 3.1 405B :
- Génération de données synthétiques à grande échelle.
- Distillation de modèles pour améliorer les modèles plus petits.
- Recherche et expérimentation avancées.
- Solutions spécifiques à un secteur nécessitant des performances élevées sur des tâches complexes.
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.
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 avec l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En entrant dans la page “Settings“, 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 chat completions 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 si vous étiez 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)
Lors de l’inscription, Novita AI offre un crédit de 0,5 $ pour commencer !
Si le crédit gratuit est épuisé, vous pouvez payer pour continuer à l’utiliser.
Conclusion
La série Llama propose une gamme de modèles adaptés à différents besoins :
- Llama 3.3 (70B) équilibre performances et accessibilité pour diverses applications.
- Llama 3.2 (90B) introduit de puissantes capacités multimodales pour traiter à la fois les données image et texte.
- Llama 3.1 (405B) excelle dans les tâches complexes mais nécessite des ressources importantes.
Choisir le bon modèle dépend des besoins spécifiques du projet, des ressources informatiques et de la nécessité ou non de capacités multimodales.
Questions fréquemment posées
Principales différences entre Llama 3, 3.1, 3.2 et 3.3
Llama 3 (original) : Modèles 8B et 70B, fenêtre de contexte 8k, axé sur les tâches textuelles (anglais uniquement). Le modèle 8B rivalisait avec ChatGPT 3.5 Turbo.
Llama 3.1 : Contexte étendu à 128k, ajout de 8 langues, appel d’outils et modèle 405B. Amélioration des 8B/70B via distillation à partir du 405B.
Llama 3.2 : Introduction de modèles vision (11B, 90B) et de modèles textuels légers (1B, 3B). Les modèles vision traitent une image à la fois ; les modèles légers sont destinés à une utilisation sur appareil.
Llama 3.3 : Modèle 70B axé sur le suivi des instructions, le support multilingue et la sécurité. Comparable au 405B mais utilisant moins de ressources, avec un entraînement RLHF et une fenêtre de contexte de 128k.
Pourquoi le modèle Llama 3.1 405B est-il important ?
C’est le plus grand modèle open source, offrant une flexibilité inégalée pour des tâches comme la génération de données synthétiques et la distillation de modèles. Entraîné sur 15 billions de tokens en utilisant 16 000 GPU H100, il a permis de développer des modèles plus petits comme le 8B et le 70B via distillation.
Rôle des modèles légers Llama 3.2 (1B et 3B)
Conçus pour les appareils mobiles et périphériques, ces modèles prennent en charge une fenêtre de contexte de 128k et sont optimisés pour le matériel Qualcomm, MediaTek et Arm. Ils excellent dans des tâches comme le résumé, le suivi d’instructions et la réécriture de texte sur l’appareil.
Novita AI est la plateforme cloud tout-en-un qui stimule vos ambitions en IA. API intégrées, serverless, instances GPU — les outils rentables dont vous avez besoin. Éliminez l’infrastructure, commencez gratuitement et faites de votre vision IA une réalité.
