主要なハイライト
最新のベンチマークを調査し、入力および出力トークンのコストを評価し、レイテンシとスループットを評価し、ニーズに最適なモデル選択のガイダンスを提供します。この分析から次のことがわかります：
一般知識理解：Llama 3.3 70b が MMLU スコアで優れています。
コーディング：Llama 3.3 70b が HumanEval スコアで優れています。
数学問題：Llama 3.3 70b が MATH スコアで優れています。
多言語サポート：Llama 3.3 70b が対応言語数で優れています。
価格と速度：Llama 3.1 70b は API とハードウェアの要件が低くなっています。
独自のユースケースで Llama 3.3 70b または Llama 3.1 70b を評価したい場合は、Novita AI で無料トライアルを提供しています。
Meta が開発した Llama 3.3 70b と Llama 3.1 70b は、大規模言語モデルでありながら大きな違いがあります。パフォーマンス、リソース効率、アプリケーション、そしてそれらの選択方法とアクセス方法を比較してみましょう。
モデルファミリーの基本紹介
比較を始めるにあたり、まず各モデルの基本特性を理解します。
Llama 3.1 モデルファミリーの特性
- 公開日：2024年初頭
- モデル規模：
- 主な特徴：
- コンテキストウィンドウが 128k トークンに拡張
- 多言語能力の強化
- リソース効率
Llama 3.3 モデルファミリーの特性
- 公開日：2024年中頃
- モデル規模：
- 主な革新：
- 最適化されたトランスフォーマーアーキテクチャ
- 教師ありファインチューニング（SFT）と人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を使用して訓練
- トレーニングに 15 兆トークンの公開データを組み込み
- 推論のスケーラビリティを高めるためにグループ化クエリアテンション（GMA）を推奨
- 品質を重視して 8 つの主要言語をサポート
パフォーマンス比較
各モデルの基本特性を確認したところで、さまざまなベンチマークでのパフォーマンスを詳しく見ていきましょう。この比較は、異なる分野での各モデルの強みを明確にするのに役立ちます。
| ベンチマーク | 意味 | Llama 3.1 70b | Llama 3.3 70b |
|---|---|---|---|
| MMLU（5-shot） | MMLU（Massive Multitask Language Understanding）は、多様なタスクにおける一般的な言語理解を評価します。 | 66.4 | 68.9 |
| HumanEval | HumanEval は、与えられた問題の説明に基づいて正しい Python コードを記述するモデルの能力をテストします。 | 80.5 | 88.4 |
| MATH | MATH は、モデルの数学的問題解決能力を評価します。 | 68 | 77.0 |
| MBPP | MBPP（Modern Biology Problem Solving）は、生物学の科学における問題解決能力を測定します。 | 86 | 87.6 |
この表からわかるように、Llama 3.3 70b はすべての次元で特に優れた性能を示しています。
llama3.3 のベンチマーク知識について詳しく知りたい場合は、次の記事をご覧ください：Llama 3.3 Benchmark: Key Advantages and Application Insights。
リソース効率
大規模言語モデル（LLM）の効率を評価する際には、モデル本来の処理能力、API パフォーマンス、ハードウェア要件 の 3 つの主要カテゴリーを考慮することが重要です。
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アプリケーションとユースケース
どちらのモデルも、以下のような同様のアプリケーションに適しています：
- 多言語チャット
- コーディング支援
- 合成データ生成
- テキスト要約
- コンテンツ作成
- ローカリゼーション
- 知識ベースのタスク
- ツールの使用
Llama 3.3 70b は、特に多言語対話シナリオにおいて、最適化によりこれらのアプリケーションでより良いパフォーマンスを発揮する可能性があります。
Novita AI によるアクセスとデプロイ方法
ステップ 1：ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインし、Model Library ボタンをクリックします。
ステップ 2：モデルを選択
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。
ステップ 3：無料トライアルを開始
無料トライアルを開始して、選択したモデルの機能を試します。
ステップ 4：API キーを取得
API で認証するために、新しい API キーを提供します。「Settings」ページに移動し、画像に示されているように API キーをコピーします。
ステップ 5：API をインストール
使用しているプログラミング言語に固有のパッケージマネージャを使用して API をインストールします。
インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。API キーを使用して API を初期化し、Novita AI LLM との対話を開始します。以下は、Python ユーザー向けのチャット補完 API の使用例です。
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)
登録時に、Novita AI は開始用に $0.5 のクレジットを提供します！
無料クレジットを使い切った場合は、支払いを行って引き続き使用できます。
結論
結論として、Llama 3.1 70B と Llama 3.3 70B の選択は、アプリケーションの具体的な要件と利用可能なハードウェアリソースに依存します。Llama 3.1 70B はコストとレイテンシに優れており、迅速な応答とコスト効率が求められるアプリケーションに適しています。一方、Llama 3.3 70B は最大出力とスループットに優れており、長いテキストの生成や高スループットが必要なアプリケーションに理想的ですが、ハードウェアの要件は高くなります。したがって、これらの要素を慎重に比較検討して、最適なモデルを選択することが重要です。
よくある質問
llama 3.1 は制限されていますか？
Llama 3.1、Llama 3.2、Llama 3.3 については、Llama への正しい帰属表示を含める場合に許可されます。詳細はライセンスをご確認ください。
llama 3.1 は GPT-4 より優れていますか？
チャットボット：Llama 3 は深い言語理解を持っているため、カスタマーサービスの自動化に使用できます。問題解決タスクにおいても、応答と修正された出力は GPT-4 と比較して正確でした。Llama 3 と GPT-4 はどちらもコーディングと問題解決に強力なツールですが、異なるニーズに対応します。コーディングタスクで正確性と効率を優先する場合、Llama 3 がより良い選択かもしれません。
llama 3.1 は llama 3 とどう違いますか？
モデルの推奨：Llama 3.1 70B は長文コンテンツや複雑な文書分析に理想的で、Llama 3 70B はリアルタイムの対話に適しています。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、直接比較を容易にし、各モデルの強みを最大限に活用できます。
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