Destaques Principais
Exploramos os benchmarks mais recentes, avaliamos os custos de tokens de entrada e saída, analisamos latência e throughput, e fornecemos orientação sobre a melhor escolha de modelo para suas necessidades. Desta análise, aprendemos que:
Compreensão de Conhecimento Geral: Llama 3.3 70b apresenta melhor desempenho nas pontuações MMLU.
Codificação: Llama 3.3 70b apresenta melhor desempenho nas pontuações HumanEval.
Problemas Matemáticos: Llama 3.3 70b apresenta melhor desempenho nas pontuações MATH.
Suporte Multilíngue: Llama 3.3 70b apresenta melhor desempenho com mais idiomas suportados.
Preço e Velocidade: Llama 3.1 70b tem requisitos mais baixos para API e hardware
Se você deseja avaliar o Llama 3.3 70b ou Llama 3.1 70b em seus próprios casos de uso — Novita AI pode fornecer um teste gratuito.
Llama 3.3 70b e Llama 3.1 70b, desenvolvidos pela Meta, são modelos de linguagem grandes com diferenças significativas. Vamos comparar seu desempenho, eficiência de recursos, aplicações e como escolher e acessá-los.
Introdução Básica das Famílias de Modelos
Para começar nossa comparação, primeiro entendemos as características fundamentais de cada modelo.
Características da Família Llama 3.1
- Data de Lançamento: Início de 2024
- Escala do Modelo:
- Principais Características:
- Expansão da Janela de Contexto para 128k tokens.
- Aprimoramento da Capacidade Multilíngue
- Eficiência de Recursos
Características da Família Llama 3.3
- Data de Lançamento: Meados de 2024
- Escala do Modelo:
- Inovações Principais:
- Arquitetura de transformador otimizada
- Treinado usando fine-tuning supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF)
- Incorpora 15 trilhões de tokens de dados publicamente disponíveis em seu treinamento.
- A abordagem sugerida utiliza atenção de consulta agrupada (GMA) para melhorar a escalabilidade da inferência.
- Suporta oito idiomas principais com foco em qualidade em vez de quantidade.
Comparação de Desempenho
Agora que estabelecemos as características básicas de cada modelo, vamos nos aprofundar em seu desempenho em várias referências. Esta comparação ajudará a ilustrar seus pontos fortes em diferentes áreas.
| Benchmark | Significado | Llama 3.1 70b | Llama 3.3 70b |
|---|---|---|---|
| MMLU(5-shot) | MMLU (Massive Multitask Language Understanding) avalia a compreensão geral da linguagem em diversas tarefas. | 66,4 | 68,9 |
| HumanEval | HumanEval testa a capacidade de um modelo de escrever código Python correto com base em descrições de problemas fornecidas. | 80,5 | 88,4 |
| MATH | MATH avalia as capacidades de resolução de problemas matemáticos dos modelos. | 68 | 77,0 |
| MBPP | MBPP (Modern Biology Problem Solving) mede a capacidade da IA de resolver problemas em ciências biológicas. | 86 | 87,6 |
Como podemos ver nesta tabela, Llama 3.3 70b demonstra pontos fortes particulares em todas as dimensões.
Se você quiser saber mais sobre o conhecimento de benchmark do llama3.3, pode visualizar este artigo a seguir: Llama 3.3 Benchmark: Principais Vantagens e Insights de Aplicação.
Eficiência de Recursos
Ao avaliar a eficiência de um Modelo de Linguagem Grande (LLM), é crucial considerar três categorias principais: as capacidades inerentes de processamento do modelo, o desempenho da API e os requisitos de hardware.
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Aplicações e Casos de Uso
Ambos os modelos são adequados para aplicações semelhantes, incluindo:
- Chat multilíngue
- Assistência de codificação
- Geração de dados sintéticos
- Resumo de texto
- Criação de conteúdo
- Localização
- Tarefas baseadas em conhecimento
- Uso de ferramentas
Llama 3.3 70b pode ter melhor desempenho nessas aplicações, especialmente em cenários de diálogo multilíngue, devido às suas otimizações.
Acessibilidade e Implantação através da Novita AI
Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login na sua conta e clique no botão Model Library.
Passo 2: Escolha Seu Modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.
Passo 3: Inicie Seu Teste Gratuito
Comece seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.
Passo 4: Obtenha Sua Chave de API
Para autenticar com a API, forneceremos a você uma nova chave de API. Entrando na página “Settings”, você pode copiar a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico para sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para o seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com a Novita AI LLM. Este é um exemplo de uso da API de chat completions para usuários Python.
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)
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Conclusão
Em conclusão, a escolha entre Llama 3.1 70B e Llama 3.3 70B depende dos requisitos específicos da sua aplicação e dos recursos de hardware disponíveis. Llama 3.1 70B se destaca em termos de custo e latência, tornando-o adequado para aplicações que exigem respostas rápidas e eficiência de custos. Por outro lado, Llama 3.3 70B brilha em saída máxima e throughput, sendo ideal para aplicações que exigem a geração de textos longos e alto throughput, embora com maiores demandas de hardware. Portanto, é crucial ponderar esses fatores cuidadosamente para selecionar o modelo que melhor se adapta às suas necessidades.
Perguntas Frequentes
O llama 3.1 é restrito?
Para Llama 3.1, Llama 3.2 e Llama 3.3, isso é permitido desde que você inclua a atribuição correta ao Llama. Veja a licença para mais informações.
O llama 3.1 é melhor que o GPT-4?
Chatbots: Como o Llama 3 tem uma compreensão profunda da linguagem, você pode usá-lo para automatizar o atendimento ao cliente.
Mesmo para tarefas de resolução de problemas, a resposta e a saída corrigida foram precisas em comparação com o GPT-4. Llama 3 e GPT-4 são ferramentas poderosas para codificação e resolução de problemas, mas atendem a necessidades diferentes. Se você prioriza precisão e eficiência em tarefas de codificação, o Llama 3 pode ser a melhor escolha.
Como o llama 3.1 é diferente do llama 3?
Recomendações de Modelo: Llama 3.1 70B é ideal para conteúdo de formato longo e análise de documentos complexos, enquanto Llama 3 70B é melhor para interações em tempo real. Flexibilidade da API LLM: A API LLM permite que desenvolvedores alternem perfeitamente entre modelos, facilitando comparações diretas e maximizando os pontos fortes de cada modelo.
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