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Llama 3 vs Qwen 2：2024年最高のオープンソースAIモデル

著者 / / AIモデル比較 / 10 分で読めます
Llama 3 vs Qwen 2：2024年最高のオープンソースAIモデル
目次
  1. 背景と開発
  2. モデルアーキテクチャとサイズ
  3. パフォーマンスとベンチマーク
  4. ファインチューニングと適応性
  5. コスト効率とアクセシビリティ
  6. 倫理的考慮事項と安全性
  7. 実世界での応用
  8. コミュニティとエコシステム
  9. Novita AIでLlama 3とQwen 2 APIにアクセス
  10. 結論
  11. よくある質問

大規模言語モデル（LLM）は人工知能の大きな進歩を牽引しており、Metaの Llama 3 とAlibaba Groupの Qwen 2 が代表的な例として浮上しています。これらのモデルは自然言語処理に優れ、多様なアプリケーションでテキストの理解と生成を行う強力なツールを提供します。AI搭載ソリューションへの需要が高まる中、Llama 3とQwen 2の違いを理解することは不可欠です。本記事では、両モデルのアーキテクチャ、パフォーマンス、実世界での応用を探り、読者が自身のニーズに最適なモデルを特定できるようにします。

背景と開発

Llama 3

Metaが2024年4月にリリースしたLlama 3は、Llamaシリーズの最新版です。Llama 2アーキテクチャをベースにした4つの新しいオープンソースモデルを導入しています。Metaの目標は、さまざまな自然言語処理タスクに対応する強力かつ効率的で汎用性の高いツールを提供し、オープンソースAIの発展へのコミットメントをさらに推し進めることです。

Qwen 2

Alibaba Groupが開発し、2024年にリリースされたQwen 2は、前モデルの成功を基に構築されています。この大規模言語モデルファミリーは、高性能な言語理解と生成を目的として設計されています。Qwen 2は、AlibabaがAI技術でリーダーシップを発揮しようとする野心を反映し、幅広いNLPアプリケーションで強化された機能を提供します。

モデルアーキテクチャとサイズ

Llama 3

Llama 3は、前モデルに比べていくつかの重要なアーキテクチャ改善を導入しています。特筆すべき点として、新しいトークナイザーを採用し、語彙サイズをLlama 2の32Kトークンから128,256トークンに拡大しました。この拡大により、テキストエンコーディングがより効率化され、多言語機能も強化される可能性があります。Llama 3は以下のモデルサイズで提供されています。

ベースモデル：

LLaMA 3.1 モデル：

  • Meta-Llama-3.1-8b：推論能力が向上した8Bモデルの拡張版。
  • Meta-Llama-3.1-70b：さまざまなアプリケーションでより良いパフォーマンスを提供する70Bモデルのアップグレード版。
  • Meta-Llama-3.1-405b：4050億パラメータのフラッグシップモデル。最大128Kトークンをサポートし、8言語にわたる多言語タスクが可能。

LLaMA 3.2 モデル：

  • Meta-Llama-3.2-1b：エッジデバイスに適した軽量テキスト専用モデル。
  • Meta-Llama-3.2-3b：低レイテンシタスク向けに設計されたもう一つの軽量オプション。
  • Meta-Llama-3.2-11b：テキストと画像の両方を処理できるマルチモーダルモデル。高度な推論タスクに適しています。
  • Meta-Llama-3.2-90b：テキスト生成とともに高解像度画像処理をサポートする、より大規模なマルチモーダルモデル。

Llama 3の主な特徴は以下の通りです。

  • コンテキスト長：ベースモデルは8,192トークン、新しいLlama 3.1モデルは最大128Kトークン対応
  • グループ化クエリアテンション（GQA）による効率改善
  • 学習データ：Llama 2のデータセットの7倍にあたる15兆トークン以上
  • 対話アプリケーション向けに最適化、大量の人間注釈付きサンプルを使用
  • 語彙拡大：Llama 2の32,000トークンから128,256トークンに増加
  • 多言語対応：30以上の言語をサポート

Qwen 2

Qwenモデルの最新版であるQwen 2.5は、さまざまな計算要件やタスク要件に対応するため、幅広いサイズを提供しています。ラインナップは以下の通りです。

  • 言語モデル：

Qwen 2 モデル：

Qwen 2.5 モデル：

  • Qwen 2.5-0.5B

  • Qwen 2.5-1.5B

  • Qwen 2.5-7B

  • Qwen 2.5-14B

  • Qwen 2.5-32B

  • Qwen 2.5-72B

  • 特化モデル：

    • Qwen 2.5-Coder：コーディングタスク向けに最適化
    • Qwen 2.5-Math：数学的推論に特化

Qwen 2.5の主な特徴：

  • 最大18兆トークンで学習
  • 最大128Kトークンのコンテキスト長に対応
  • 指示追従と長文生成の改善
  • コーディングと数学における能力強化
  • 29以上の言語の多言語サポート

パフォーマンスとベンチマーク

ベンチマーク Llama 3.1 70B Llama 3.3 70B Qwen 2.5-32B Llama 3.1 405B Qwen 2.5-72B
MMLU-Pro 66.4 68.9 69.0 73.3⭐ 71.1
MMLU-redux 83.0 83.0 83.9 86.2⭐ 86.8⭐
GPQA 46.7 50.5 49.5 51.1⭐ 49.0
MATH 68.0 77.0 83.1⭐ 73.8 83.1⭐
GSM8K 95.1 95.1 95.9 96.0⭐ 95.8
HumanEval 80.5 88.4 88.4 89.0⭐ 86.6
MBPP 84.2 84.2 84.0 84.2 88.2⭐
MultiPL-E 68.2 76.9⭐ 75.4 73.0 75.1
LiveCodeBench 32.1 32.1 51.2⭐ 41.6 55.5⭐
IFEval 83.6 92.1⭐ 79.5 86.0 84.1
MT-bench 8.79 8.79 9.20 9.08 9.35⭐

包括的なベンチマーク分析

最近のベンチマークテストでは、Llama 3とQwen 2のバリアント間で興味深いパフォーマンスパターンが明らかになっています。最も注目すべき比較は、Llama 3.1 405B、Llama 3.3 70B、およびQwen 2.5の32Bおよび72Bモデルを、複数の評価指標で比較したものです。

一般知識と推論

MMLU-ProおよびMMLU-reduxベンチマークでは、Llama 3.1 405Bがそれぞれ73.3および86.2という例外的なスコアを達成し、一般知識タスクで優れたパフォーマンスを示しています。一方、Qwen 2.5-72Bも71.1および86.8のスコアで競争力を維持しており、包括的な知識評価に特に強みがあることがわかります。

数学および推論タスク

Qwen 2.5は数学的推論において顕著な能力を示しています。

  • Qwen 2.5-32BはMATHベンチマークで83.1という印象的なスコアを達成し、すべてのLlamaバリアントを大幅に上回っています。
  • Qwen 2.5-72BはGSM8Kで95.8のスコアを示し、一貫したパフォーマンスを発揮。Llama 3.1 405Bの96.0にほぼ匹敵します。

プログラミングとコード生成

両モデルともプログラミングタスクで強力な能力を示しています。

  • Llama 3.1 405BはHumanEvalで89.0とリード。
  • Qwen 2.5-72BはMBPPで88.2と優れています。
  • Qwen 2.5-72BはLiveCodeBenchで55.5と優れたパフォーマンスを示し、Llamaモデルを大幅に上回っています。

言語理解と翻訳

ベンチマーク結果は、言語処理における興味深いパターンを明らかにしています。

  • Llama 3.3 70BはIFEvalで92.1という顕著なスコアを達成。
  • Qwen 2.5-72BはMT-benchで9.35のスコアでリードしており、優れた機械翻訳能力を示しています。

主なパフォーマンスの洞察

Llama 3.1 405Bは一般知識と推論タスクで卓越したパフォーマンスを発揮し、一方Qwen 2.5-72Bは数学やコード実行などの専門領域で特に強みを示しています。これらの能力はLLMプレイグラウンドで実際に体験いただけます。

ベンチマーク結果は、モデルの選択は具体的なユースケースに依存することを示唆しています。

  • 広範な一般知識アプリケーションには、Llama 3.1 405Bが優れた性能を提供。
  • 数学やコーディングタスクには、Qwen 2.5-72Bがより良い結果をもたらします。
  • 機械翻訳や言語理解では、両モデルとも競争力のある性能を提供し、それぞれ異なる領域で若干の優位性があります。

ファインチューニングと適応性

Llama 3とQwen 2はどちらも、特定のタスクやドメインに合わせたファインチューニングと適応において重要な能力を提供します。

Llama 3

Llama 3のオープンソースの性質により、さまざまなユースケースに高度に適応できます。チャットボット、コンテンツ生成、データ合成など、特定のアプリケーション向けにファインチューニングが可能です。Metaのオープンソース開発へのコミットメントにより、研究者や開発者はモデルの改善に貢献し、専門的なタスクに適応させることができます。

Qwen 2

Qwen 2も堅牢なファインチューニング能力を提供します。モデルファミリーのサイズの幅広さにより、さまざまな計算制約やタスク要件に柔軟に適応できます。Qwen 2の多言語タスクにおける強力なパフォーマンスは、言語横断的なアプリケーションへのファインチューニングに特に適しています。

コスト効率とアクセシビリティ

Llama 3

オープンソースモデルとして、Llama 3はアクセシビリティとコスト効率の面で大きな利点を提供します。Metaが重視するよりコスト効率の高いLLMデプロイメントは、高額なコストをかけずに強力な言語モデルを活用したい研究者やビジネスのニーズに合致しています。

Qwen 2

Qwen 2は、特定のニーズや計算リソースに応じてデプロイできるさまざまなモデルサイズを提供します。この柔軟性により、ユーザーはパフォーマンスとコスト効率のバランスを取ることができます。

倫理的考慮事項と安全性

MetaとAlibabaはともに、モデル開発において倫理的考慮事項と安全性に重点を置いています。

Llama 3

Metaは有害な出力を減らし、Llama 3を倫理ガイドラインに沿わせることに注力しています。これには、敵対的テストの実施、安全のためのガードレールの導入、モデルの出力におけるバイアス低減の取り組みなどが含まれます。

Qwen 2

同様に、Qwen 2の開発者は、モデルのトレーニングプロセスにおいて安全対策と倫理ガイドラインを実装しています。これには、バイアスの対処、公平性の確保、有害なコンテンツの生成防止などが含まれます。

実世界での応用

Llama 3

Llama 3の汎用性は、以下のような幅広いアプリケーションに適しています。

  • 自然言語処理の研究
  • 大規模文書理解
  • コード生成
  • 仮想アシスタント
  • コンテンツ作成

Qwen 2

Qwen 2は、以下のようなさまざまな実世界のアプリケーションで優れています。

  • ビジネス自動化
  • 多言語コンテンツ作成
  • カスタマーサポートシステム
  • データ分析とインサイト生成

両モデルとも、ヘルスケア、金融、エンターテインメントなどの業界で有望性を示しており、高度な言語モデルが複雑な実世界の問題を解決する幅広い適用可能性を実証しています。

コミュニティとエコシステム

Llama 3

MetaのLlama 3に対するオープンソースアプローチは、活気ある開発者や研究者のコミュニティを育んでいます。Hugging FaceやGitHubなどのプラットフォームでモデルが利用可能になったことで、協力的な取り組みやサードパーティサポートエコシステムの発展が促進されました。

Qwen 2

Qwen 2は、特に多言語タスクでの強力なパフォーマンスにより、AIコミュニティで大きな関心を集めています。AlibabaはQwen 2で作業する開発者をサポートするツールとリソースを提供し、モデルを中心としたエコシステムの成長に貢献しています。

Novita AIでLlama 3とQwen 2 APIにアクセス

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。

Log In and Access the Model Library

ステップ2：モデルを選択

利用可能なオプションをブラウズし、ニーズに合ったモデルを選択します。

choose your model

ステップ3：無料トライアルを開始

選択したモデルの機能を試すために、無料トライアルを開始します。

free trail

ステップ4：APIキーを取得

APIとの認証に使用する新しいAPIキーを提供します。「Settings」ページに移動し、画像の指示に従ってAPIキーをコピーします。

get api key

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ーを使用してAPIをインストールします。

install api

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。これは、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=&#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)

登録すると、Novita AIから開始クレジットとして$0.5が提供されます！

無料クレジットを使い切った場合、支払いをして引き続き利用できます。

結論

Llama 3とQwen 2はどちらも大規模言語モデルの分野で重要な進歩を代表しており、それぞれに強みと独自の特徴があります。Llama 3はさまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、柔軟で強力なモデルを求める研究者や開発者にとって魅力的な選択肢です。一方、Qwen 2は印象的な多言語機能と幅広いモデルサイズを提供し、多様なアプリケーションに柔軟性をもたらします。

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よくある質問

  1. ベンチマークでパフォーマンスが優れているモデルはどれですか？

Qwen 2は、MMLU-rudex、MBPP、MATHを含むさまざまなベンチマークで、一般的にLlama 3を上回っています。

  1. 速度はどのように比較されますか？

Llama 3は大幅に高速で、特にコーディングのような複雑なタスクではQwen 2の最大3倍速いです。

  1. コンテキスト長の違いは何ですか？

Qwen 2は最大128Kトークンをサポートします。初期のLlama 3モデルは8,192トークンでしたが、Llama 3.1のような新しいバージョンではQwen 2と同じ128Kトークンに一致しています。

  1. 多言語機能はどのように比較されますか？

両者とも強力な多言語サポートを備えていますが、Qwen 2は英語と中国語以外に27以上の言語を追加でサポートしており、わずかに優れています。

  1. クリエイティブライティングにはどちらが適していますか？

両者に制限があります。Qwen 2の出力はより小説的な傾向があり、Llama 3の出力は短い創作タスクでは意識の流れのようなスタイルです。

Originally published at Novita AI

Novita AI は、AIの野心を実現するオールインワンのクラウドプラットフォームです。統合API、サーバーレス、GPUインスタンスなど、コスト効率の高いツールを提供。インフラを排除し、無料で始めて、AIのビジョンを現実にしましょう。

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