あなたに最適なLlama 3モデルはどれ？比較ガイド

主なハイライト

Llama 3.3 70B: ** 効率性と指示追従 **に重点を置いたこのモデルは、700億パラメータ を持ち、はるかに大きなモデルと同等のパフォーマンスを大幅に少ない計算リソースで実現することを目指しています。多言語チャットボット、コーディング支援、コンテンツ作成などのタスクに最適化されています。

Llama 3.2 90B: Llama 3.2リリースの一部であるこのモデルは、** マルチモーダル機能 を導入し、テキストと画像の両方の入力を処理できるようにしました。 画像理解**、視覚的推論、文書分析を含む複雑なタスクに適しています。

Llama 3.1 405B: **4050億パラメータ ** を持つ最大のモデルで、合成データ生成 やモデル蒸留などの要求の厳しいタスク向けに設計されています。広範な知識と複雑な推論を必要とする分野で優れていますが、高い計算リソースが必要です。

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Metaの大規模言語モデル（LLM）シリーズであるLlamaは急速に進化しており、各バージョンで新たな機能と改善が加えられています。この記事では、Llamaファミリーから3つの注目すべきモデル（Llama 3.3 70B、Llama 3.2 90B、Llama 3.1 405B）の技術的な比較を行います。この比較は、開発者が特定のニーズとリソースの制約に基づいて情報に基づいた選択を行えるように、アーキテクチャ、パフォーマンス、実用的なアプリケーションに焦点を当てています。

モデルの基本紹介

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。

Llama 3.3 70b

• リリース日: 2024年12月6日
• モデル規模:
  • meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
• 主な特徴:
  • 指示チューニング済み、テキスト専用モデル
  • 効率性向上のためGrouped-Query Attention（GQA）を採用
  • 英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語に対応

Llama 3.2 90b

• リリース日: 2024年9月25日
• その他のLlama 3.2モデル:
  • meta-llama/llama-3.2-1B
  • meta-llama/llama-3.2-3B
  • meta-llama/llama-3.2-11B
  • meta-llama/llama-3.2-90B
• 主な特徴:
  • マルチモーダルモデル、テキストと画像の両方の入力に対応
  • 英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語に対応

Llama 3.1 405b

• リリース日: 2024年7月23日
• その他のLlama 3.1モデル:
  • meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
  • meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
• 主な特徴:
  • 8言語に対応
  • 128Kトークンのコンテキストウィンドウ

モデル比較

全体として、これら3つのバージョンのLlamaモデルは、モデルサイズ、アーキテクチャ設計、量子化精度が異なりますが、すべて同じコンテキストサイズを維持しています。Llama 3.1 405Bは最大のパラメータ数を持ち、Llama 3.3 70Bはアーキテクチャと量子化の面で最適化されており、より高い効率を実現しています。

速度比較

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速度比較

出典: artificialanalysis

コスト比較

出典: artificialanalysis

総合すると、Llama 3.2 90B（Vision）は総応答時間とレイテンシで最良のパフォーマンスを示し、Llama 3.3 70Bは出力速度で最良のパフォーマンスを示しています。Llama 3.1 405Bは3つの指標すべてで低いパフォーマンスを示しています。これは、モデルを選択する際に、特定のアプリケーションシナリオと要件に基づいてこれらの指標を比較検討する必要があることを示唆しています。また、価格の観点から見ると、Llama 3.3 70Bの方が費用対効果に優れています。

ベンチマーク比較

各モデルの基本的な特性を確認したところで、さまざまなベンチマークにおけるパフォーマンスを詳しく見ていきましょう。この比較は、各分野での強みを明確にするのに役立ちます。

ベンチマーク指標	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

まとめ:

• Llama 3.3 70B: 数学とQ&A能力で最良
• Llama 3.2 90B (Vision): マルチモーダルビジョンをサポートし、視覚タスクに適している
• Llama 3.1 405B: マルチタスク理解とコード生成能力で最良

モデルを選択する際には、特定のアプリケーションシナリオと要件に基づいて、これらの指標と能力を比較検討する必要があります。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、以下の記事をご覧ください。

• Llama 3.3 Benchmark: Key Advantages and Application Insights.

Llama 3.3と他のモデルの比較をもっと見たい場合は、以下の記事をチェックしてください。

• Qwen 2.5 72b vs Llama 3.3 70b: Which Model Suits Your Needs?
• Llama 3.1 70b vs. Llama 3.3 70b: Better Performance, Higher Price
• Discover the Power of Llama 3 Models

アプリケーションとユースケース

Llama 3.3 70B:

• 多言語チャットボットとアシスタント
• コーディング支援とコード生成
• 合成データ生成
• 多言語コンテンツ作成とローカライゼーション
• 質問応答などの知識ベースのアプリケーション

Llama 3.2 90B:

• 画像理解と推論
• グラフや図表を含むドキュメントレベルの理解
• 画像キャプション生成
• 視覚的グラウンディングタスク
• 視覚入力を伴うリアルタイム言語翻訳

Llama 3.1 405B:

• 大規模な合成データ生成
• より小さなモデルを改善するためのモデル蒸留
• 高度な研究と実験
• 複雑なタスクで高いパフォーマンスを必要とする業界固有のソリューション

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、モデルライブラリ ボタンをクリックします。

無料トライアルを開始

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試すために、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。設定 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

お使いの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": "あなたは役立つアシスタントのように振る舞ってください。",
    },
        {
            "role": "user",
            "content": "こんにちは！",
        }
    ],
    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)

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結論

Llamaシリーズは、さまざまなニーズに合わせたモデルを提供しています。

• Llama 3.3 (70B) は、多様なアプリケーション向けにパフォーマンスとアクセシビリティのバランスを取っています。
• Llama 3.2 (90B) は、画像とテキストデータの両方を処理する強力なマルチモーダル機能を導入しています。
• Llama 3.1 (405B) は複雑なタスクで優れていますが、かなりのリソースを必要とします。

適切なモデルを選択するかは、特定のプロジェクトのニーズ、計算リソース、およびマルチモーダル機能が必要かどうかに依存します。

よくある質問

Llama 3、3.1、3.2、3.3の主な違い

Llama 3（オリジナル）: 8Bおよび70Bモデル、8kコンテキストウィンドウ、テキストタスク（英語のみ）に焦点。8BモデルはChatGPT 3.5 Turboに匹敵。
Llama 3.1: コンテキストを128kに拡張、8言語追加、ツール呼び出し、405Bモデルを追加。405Bからの蒸留により8B/70Bを改善。
Llama 3.2: ビジョンモデル（11B、90B）と軽量テキストモデル（1B、3B）を導入。ビジョンモデルは一度に1つの画像を処理。軽量モデルはデバイス上での使用向け。
Llama 3.3: 指示追従、多言語サポート、安全性に焦点を当てた70Bモデル。405Bと同等だがリソース消費が少なく、RLHFトレーニングと128kコンテキストウィンドウを備える。

Llama 3.1 405Bモデルが重要な理由

合成データ生成やモデル蒸留などのタスクにおいて比類のない柔軟性を提供する最大のオープンファンデーションモデル。16,000基のH100 GPUを使用して15兆トークンでトレーニングされ、蒸留により8Bや70Bなどの小さなモデルの開発に貢献。

Llama 3.2軽量モデル（1Bおよび3B）の役割

モバイルおよびエッジデバイス向けに設計され、128kコンテキストウィンドウをサポートし、Qualcomm、MediaTek、Armハードウェア向けに最適化。デバイス上での要約、指示追従、テキスト書き換えなどのタスクで優れている。

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