主なハイライト
私たちは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ためのガイダンスを提供しました。この分析から以下のことがわかります。
一般知識理解：Qwen 2.5 (72b) が MMLU スコアで優れたパフォーマンスを示します。
コーディング：Llama 3.3 (70b) が HumanEval スコアで優れたパフォーマンスを示します。
数学問題：Qwen 2.5 (72b) が MATH スコアで優れたパフォーマンスを示します。
多言語サポート：Qwen 2.5 (72b) がより多くのサポート言語で優れています。
価格と速度：Llama 3.3 70b が API とハードウェア要件で優れています。
ご自身のユースケースで Llama 3.3 70b または Qwen 2.5 72b を評価したい場合は、Novita AI が無料トライアルを提供しています。
大規模言語モデル（LLM）の急速に進化する状況において、Qwen 2.5 72b と Llama 3.3 70b は有力な競合として登場しました。この記事では、これらのモデルの詳細な分析を提供し、その能力、パフォーマンス、潜在的なアプリケーションを探ります。それらの長所と短所を調べることで、どのモデルがあなたのニーズに最も適しているかについて、情報に基づいた決定を下すお手伝いをします。
2つの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的な特性を理解しましょう。
Qwen 2.5：多用途なモデルスイート
Alibaba グループによって開発された Qwen 2.5 は、LLM の分野における重要な進歩を示しています。このスイートは、0.5B から 72B までのパラメータを持つさまざまなモデルを提供し、多様な計算ニーズとアプリケーションに対応します。Qwen 2.5 ファミリーには、特定の領域で優れたパフォーマンスを発揮するように設計された Qwen2.5-Coder や Qwen2.5-Math などの専門モデルが含まれています。Qwen 2.5 の主な特徴は次のとおりです。
- 18 兆トークンの大規模データセットでのトレーニング
- 29 以上の言語をサポートし、多言語機能を強化
- 一貫性と文脈を保った長文テキストの生成能力
- 複雑な指示に従い、構造化データを管理する熟練度
- 一般知識理解の向上（前世代モデルより 18% 向上）
Llama 3.3：Meta の効率的で強力な LLM
対照的に、Meta によって開発された Llama 3.3 は、テキストベースのタスク用に特別に設計された 70B パラメータモデルです。アーキテクチャとトレーニング手法がいくつかの点で際立っています。
- 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）を使用したトレーニング
- トレーニングには 15 兆トークンの公開データを組み込み
- 提案された方法では、グループ化クエリアテンション（GQA）を使用して推論のスケーラビリティを改善
- 品質を量よりも重視し、8 つのコア言語をサポート
パフォーマンス比較
各モデルの基本特性を確立したので、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みましょう。この比較は、異なる分野での強みを明確に示すのに役立ちます。
| ベンチマーク | 意味 | Qwen 2.5 (72B) | Llama 3.3 (70B) |
|---|---|---|---|
| MMLU | MMLU（大規模マルチタスク言語理解）は、多様なタスクにわたる一般的な言語理解を評価します。 | 86.8 | 86.0 |
| 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。 | 59.1 | 88.4 |
| MATH | MATH は、モデルの数学的問題解決能力を評価します。 | 83.1 | 77.0 |
| MBPP | MBPP（現代生物学問題解決）は、生物学における問題を解決する AI の能力を測定します。 | 88.2 | 87.6 |
この表からわかるように、Llama 3.3 70b はコーディングタスク（HumanEval、MBPP）と指示追従（IFEval）で特に強みを発揮します。対照的に、Qwen 2.5 72b はさまざまな領域でバランスの取れたパフォーマンスを示し、MMLU と MATH で優れています。Llama 3.3 のベンチマーク知識についてさらに詳しく知りたい場合は、次の記事をご覧ください：Llama 3.3 ベンチマーク：主な利点とアプリケーションの洞察。
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、モデルの固有の処理能力、API パフォーマンス、ハードウェア要件 の 3 つの主要カテゴリを考慮することが重要です。
Llama 3.3 70B は、より高い最大出力、低いレイテンシ、高いスループットにより API パフォーマンスで優れており、迅速で広範なテキスト生成に効率的です。また、ハードウェア要件に関する明確なガイドラインを提供し、アクセシビリティとスケーラビリティが向上しています。使用したい場合は、Novita AI が $0.5 のクレジットを提供して始められます！
アプリケーションとユースケース
これらのモデルが実際のシナリオでどのように機能するかをよりよく理解するために、いくつかのアプリケーションケーススタディを見てみましょう。
| アプリケーション領域 | Qwen 2.5 72b | Llama 3.3 70b |
|---|---|---|
| コード | HumanEval スコア: 59.1 特殊な Qwen2.5-Coder モデルを提供 |
HumanEval スコア: 88.4 |
| 数学 | MATH スコア: 83.1 数学タスク向けに最適化された特殊な Qwen2.5-Math モデルを提供 |
MATH スコア: 77.0 |
| 多言語 | 29 以上の言語をサポート | 8 つのコア言語をサポート |
Qwen 2.5 72b は特殊なモデルとより広範な言語サポートを提供する一方、Llama 3.3 70b は特定のベンチマークでの強力なパフォーマンスとデプロイメントの効率性を示していることがわかります。
Novita AI によるアクセシビリティとデプロイメント
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
選択したモデルの機能を探索するために無料トライアルを開始します。
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 キーをコピーできます。
ステップ 5：API をインストール
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。
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完了 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 $0.5 のクレジットを提供して始められます！
無料クレジットを使い切った場合は、支払いをして引き続き使用できます。
結論
結論として、Qwen 2.5 72b と Llama 3.3 70b は、それぞれに強みを持つオープンソース LLM の重要な進歩を示しています。これらのモデルを選択する際には、特定のプロジェクト要件、利用可能なリソース、およびタスクの性質を考慮してください。
- 多言語サポートが強力で特殊な機能を備えた汎用性の高いモデルが必要な場合は、Qwen 2.5 72b がより良い選択かもしれません。
- 一方、効率的なローカルデプロイメント、低コスト、優れた指示追従が優先事項である場合は、Llama 3.3 70b が理想的なオプションとなる可能性があります。
- 最終的には、どちらのモデルもさまざまな自然言語処理アプリケーションを大幅に強化できる印象的な機能を提供します。
AI の分野が進化し続けるにつれて、これらのオープンソースモデルは、幅広い開発者や組織が高度な AI 機能を利用できるようにし、革新的なアプリケーションと分野のさらなる進歩への道を開いています。
よくある質問
Qwen 2.5 は優れていますか？
Qwen 2.5 は革新的です。Qwen 2.5 が登場する前日に中古の 2x 3090 を手に入れました。多くのモデルを試しました。良かったですが、ChatGPT よりも良い回答をくれる Claude が好きです。Ollama ではそれに近いものは得られませんでした。
Llama 3 は何に適していますか？
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。
コンテンツ作成：Llama 3 を使用すると、記事やレポートからブログ、さらにはストーリーまで、さまざまな種類のコンテンツを生成できます。
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