主なポイント
- 生成 AI の進歩: Meta の Llama 3.1 モデルは、特に問題解決能力、コンテキスト長、多言語サポートにおいて、Llama 3 から大幅に改善されています。
- モデル推奨: Llama 3.1 70B は長文コンテンツや複雑な文書分析に最適で、Llama 3 70B はリアルタイムのやり取りに適しています。
- LLM API の柔軟性: LLM API により、開発者はモデル間をシームレスに切り替えられ、直接比較して各モデルの強みを最大限に活用できます。
- はじめ方: Novita AI LLM API を使用した Llama モデルの統合手順を段階的に説明します。アクセス登録や機能テストも含みます。
- 探索の機会: ユーザーは、公式の Llama 3 API リリース前に、Novita AI LLM Playground で新しい Llama モデルを試すことができます。
はじめに
生成 AI は、新しいクリエイティブな Llama モデルを次々と生み出しています。Meta の最新モデル Llama 3.1 は、その進歩を示しています。このアップデートは Llama 3 を改良し、多種多様な問題解決タスクに大きな向上をもたらします。このブログでは、Llama 3 と Llama 3.1 の主な違いを説明し、お客様の AI ニーズに最適な選択肢を選ぶお手伝いをします。
Meta Llama 3 から Llama 3.1 への進化を探る
Llama 3 のリリースは、オープンソースの生成 AI にとって重要な一歩でした。しかし Meta は、特にコンテキスト長、多言語サポート、安全性の面で改善の余地があると見ていました。これらの分野が、Llama 3.1 の開発の鍵となりました。
Llama 3.1 では、Meta はこれらの主要な問題を修正し、開発者や研究者により良いツールを提供します。このアップグレードはスキルの大幅な飛躍をもたらし、Llama 3.1 をトップクラスのプライベートモデルに対抗できる強力な選択肢にします。
Llama 3 とは？
Meta は、大規模言語モデル (LLM) の Meta Llama 3 ファミリーを開発・リリースしました。これには、80 億および 700 億パラメータで利用可能な、事前学習済みおよび指示調整済みの生成テキストモデルが含まれます。Llama 3 の指示調整済みモデルは、対話型アプリケーション向けに特別に最適化されており、多くの既存のオープンソースチャットモデルを一般的な業界ベンチマークで一貫して上回っています。また、これらのモデルの開発では、有用性と安全性の最適化を優先しました。
Llama 3 モデルは、80 億および 700 億パラメータの 2 サイズで提供され、それぞれ事前学習済みおよび指示調整済みのバリアントがあります。
Llama 3.1 とは？
Meta Llama 3.1 コレクションは、多言語大規模言語モデル (LLM) を特徴としており、80 億、700 億、4050 億パラメータ (テキスト入出力) のサイズで、事前学習済みおよび指示調整済みの生成モデルが含まれます。Llama 3.1 の指示調整済みテキスト専用モデル (8B、70B、405B) は、多言語対話型アプリケーション向けに特別に最適化されており、多くの入手可能なオープンソースおよびプロプライエタリなチャットモデルを一般的な業界ベンチマークで一貫して上回っています。
Llama 3 vs 3.1 の主な違い
Llama 3 と Llama 3.1 は同じ高密度トランスフォーマー設計を採用していますが、両者にはいくつかの重要な違いがあります。最大の違いの 1 つは、コンテキスト長です。Llama 3.1 ははるかに大きなコンテキストウィンドウを持ち、一度により多くのテキストを処理できます。そのため、Llama 3 よりも長い文書や複雑な会話の処理に優れています。
Llama 3.1 には他にも重要なアップデートが多数あります。
- 改善されたテキスト生成: Llama 3.1 のトレーニングが改良され、より明確で関連性が高く、人間らしいテキストを生成します。
- 多言語能力: Llama 3.1 は Llama 3 よりも多くの言語を扱えるため、より幅広いタスクに役立ちます。
- 強力な安全機能: Llama 3.1 には、長いコンテキストウィンドウから生じる可能性のある問題のある出力に関連するリスクを軽減するための、より優れた安全対策が含まれています。
これらのアップデートにより、Llama 3.1 は、高度なテキスト生成および処理能力を必要とする開発者にとって、より柔軟で強力なツールとなっています。
Llama モデルは現在、Llama 3.2 にアップデートされています。Meta Llama 3.2、Llama 3.1、Llama 3 の違いについて詳しく知りたい場合は、こちらをクリック して詳細なビデオ説明をご覧いただくか、以下のビデオをクリックしてください。
https://www.youtube.com/embed/JCXsf5aUr2k
Llama 3 と Llama 3.1 の主な違いを探ったところで、特定の比較、つまり Llama 3 70B 対 Llama 3.1 70B に注目しましょう。この分析では、それぞれの独自の特徴、パフォーマンス指標、実用的なアプリケーションを紹介し、開発者が対話やテキスト生成のニーズに合わせて情報に基づいた選択を行えるようにします。
Llama 3 70B vs Llama 3.1 70B
Llama 3 70B と Llama 3.1 70B のどちらを選ぶかは、プロジェクトの要件によって異なります。大量のコンテキストを処理したり、長いコンテンツを作成したり、複雑な問題を解決したりする必要がある場合は、Llama 3.1 70B が最適な選択肢です。しかし、速度と効率を重視する場合は、Llama 3 70B が依然として有力な選択肢です。素早い応答やリアルタイムタスクに適しています。
基本比較
以下は 2 つのモデルの基本的な比較です。
ベンチマーク比較
Llama 3.1 70B は、ほとんどのベンチマークでその前身を上回り、以下の点で大幅な改善が見られます。
- MMLU (+4 ポイント): このベンチマークは、STEM、人文科学、社会科学などの 57 の科目にわたるパフォーマンスを評価し、初級から上級の専門レベルまでの問題が出題されます。一般的な知識と問題解決スキルの両方を評価します。
- MATH (+17.6 ポイント): MATH は、競技会用に設計された 12,500 の難しい数学問題を含む新しいデータセットです。
- GSM8K (+2.1 ポイント): GSM8K は、小学生向けの質が高く言語的に多様な算数文章問題を 8,500 問含み、人間の作成者によって作成されました。データセットは 7,500 のトレーニング問題と 1,000 のテスト問題に分けられています。
- HumanEval (-1.2 ポイント): これはコーディングパフォーマンスのわずかな低下を示しています。データセットには、言語理解、アルゴリズム、基本的な数学を評価する 164 のオリジナルのプログラミング問題が含まれており、その一部は典型的なソフトウェア面接の質問に似ています。
全体として、Llama 3.1 70B は、特に数学的推論タスクにおいて優れたパフォーマンスを示し、コーディング能力は同等です。
速度比較
チームは Keywords AI のモデルプレイグラウンドを使用して、Llama 3 70B と Llama 3.1 70B の速度パフォーマンスを比較するテストを実施しました。
レイテンシ
各モデルに対して数百のリクエストからなるテストでは、レイテンシに大きな違いが明らかになりました。Llama 3 70B は平均レイテンシ 4.75 秒で優れた速度を示しましたが、Llama 3.1 70B は平均 13.85 秒でした。この応答時間の 3 倍近い差は、迅速なリアルタイム応答が必要なシナリオにおける Llama 3 70B の利点を強調しており、Llama 3.1 70B の他の分野での改善にもかかわらず、時間に敏感なアプリケーションにより適した選択肢となる可能性があります。
TTFT (初回トークンまでの時間)
テストでは、TTFT パフォーマンスに大きな差があることがわかりました。Llama 3 70B は TTFT が 0.32 秒と優れていますが、Llama 3.1 70B は 0.60 秒と遅れをとっています。この Llama 3 70B の 2 倍の速度優位性は、音声 AI システムなど、知覚される遅延を最小限に抑えることがユーザーエクスペリエンスに不可欠な、迅速な応答開始を必要とするアプリケーションにとって重要となる可能性があります。
スループット (1 秒あたりのトークン数)
Llama 3 70B は、Llama 3.1 70B の毎秒 50 トークンに対して、毎秒 114 トークンを処理し、大幅に高いスループットを示しています。この処理速度の 2 倍以上の実質的な差は、Llama 3 70B がテキストを迅速に生成する優れたパフォーマンスを発揮することを強調しており、迅速なコンテンツ生成やリアルタイムのやり取りを必要とするアプリケーションにより適している可能性があります。
モデル推奨
Llama 3 70B と Llama 3.1 70B の両方が AI に役立つ機能を提供します。最適なモデルを選択する際には、それぞれの強みを理解することが重要です。
Llama 3.1 70B
- 最適: 長文コンテンツ生成、複雑な文書分析、広範なコンテキスト理解を必要とするタスク、高度な論理推論、および大規模なコンテキストウィンドウと出力容量の恩恵を受けるアプリケーション。
- 不向き: 迅速な応答を必要とする時間に敏感なアプリケーション、低レイテンシが重要なリアルタイムのやり取り、またはモデルの増大する要求に対応できない限られた計算リソースのプロジェクト。
Llama 3 70B
- 最適: 迅速な応答時間を必要とするアプリケーション、リアルタイムのやり取り、効率的なコーディングタスク、短い文書の処理、および計算効率が優先されるプロジェクト。
- 不向き: 8K コンテキストウィンドウを超える非常に長い文書や複雑なコンテキスト理解を伴うタスク、高度な論理推論問題、または広範なコンテキスト情報の処理を必要とするアプリケーション。
Reddit における Llama 3 70B 対 Llama 3.1 70B に関する一般的な意見を、次の画像に示します。
Llama 3 はより高速な応答時間を提供し、Llama 3.1 はより深いコンテキスト理解を必要とするタスクに優れています。LLM API の柔軟性により、開発者は複雑な設定を必要とせずに 2 つのモデルを簡単に切り替えることができ、パフォーマンスと機能を直接比較できます。これにより、開発者は各モデルの強みを活用し、情報に基づいた意思決定を行い、さまざまなユースケースでその可能性を引き出すことができます。
Novita AI の LLM API で Llama モデルを使い始める
以下の詳細な手順に従って、Novita AI の Llama モデル API を使用した強力な言語処理アプリケーションを構築してください。この包括的なガイドは、スムーズで効率的な開発プロセスを確保し、高度な AI プラットフォームを求める開発者のニーズを満たすように調整されています。
**ステップ 1: API アクセスにサインアップする **: 公式 Novita AI ウェブサイトにアクセスし、アカウントを作成します。次に、API キー管理セクションに移動して API キー を生成します。
**ステップ 2: ドキュメントを確認する **: Novita AI API ドキュメント を注意深く確認してください。
**ステップ 3: Novita LLM API を統合する **: API キーを Novita AI の LLM API に入力して、簡潔な要約の生成を開始します。
ステップ 4: テストとオプション機能の追加: API 応答を処理し、ユーザーフレンドリーな形式で表示します。トピック抽出やキーワード強調表示などの機能の追加を検討してください。
Novita AI の LLM Playground で Llama モデルを探索する
Llama 3 API が正式にリリースされる前に、Novita AI LLM Playground で Llama の新しいモデルを試すこともできます。
**ステップ 1: Playground にアクセスする **: “Model API” タブに移動し、“LLM Playground” を選択して、Llama モデルの実験を開始します。
ステップ 2: Playground 内で Llama ファミリーのさまざまなモデルから選択できます。
ステップ 3: プロンプトを入力して生成する: 用意された入力フィールドに希望するプロンプトを入力します。ここで、モデルに応答させたいテキストや質問を入力します。
結論
まとめると、Llama 3 と Llama 3.1 の違いを理解することは、ニーズに合った適切なモデルを選択するのに非常に役立ちます。Llama 3 には独自の利点がありますが、Llama 3.1 はお客様のニーズにより適合する改善をもたらします。主な違いと各モデルのパフォーマンスを調べることで、目標に合った賢い選択ができます。速度、精度、または Novita AI の LLM API との連携を重視する場合でも、適切な Llama モデルを選択することは、AI 機能を向上させるために重要です。機能を確認し、ベンチマークを比較し、ユースケースを検討して、どのバージョンが最適かを判断してください。
よくある質問
Llama 3 にアクセスするにはどうすればよいですか？
Llama 3 は、AI コミュニティ向けのオープンソースモデルであり、コンテキストウィンドウが 8,192 トークンに制限されています。この制限により、広範なテキストデータを必要とするタスクでは課題が生じる可能性があります。
Llama 3.1 は GPT-4 よりも優れていますか？
コーディングタスクの精度と効率を優先する場合は、Llama 3 の方が良い選択肢かもしれません。
Llama 3.1 には制限がありますか？
ユーザーは、関連するウェブサイト、インターフェース、またはドキュメントに “Built with Llama” を目立つように表示する必要があります。
Llama 3 はローカルで実行できますか？
Llama 3 をローカルマシンで簡単に実行するには、オープンソースツールの Ollama を使用します。これにより、ユーザーはローカルで大規模言語モデルを実行し、Docker コンテナにデプロイして簡単にアクセスできます。
Originally published at Novita AI
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