Destaques Principais
Llama 3.3 70B: Focado em eficiência e seguimento de instruções, este modelo possui 70 bilhões de parâmetros e busca performance comparável a modelos muito maiores com requisitos computacionais significativamente menores. É otimizado para tarefas como chatbots multilíngues, suporte a codificação e criação de conteúdo.
Llama 3.2 90B: Parte do lançamento do Llama 3.2, este modelo introduziu capacidades multimodais, permitindo processar tanto texto quanto imagens. É indicado para tarefas complexas envolvendo compreensão de imagens, raciocínio visual e análise de documentos.
Llama 3.1 405B: O maior modelo com 405 bilhões de parâmetros, projetado para tarefas exigentes como geração de dados sintéticos e destilação de modelos. Ele se destaca em áreas que exigem conhecimento extenso e raciocínio complexo, mas possui altos requisitos computacionais.
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A série Llama de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) da Meta evoluiu rapidamente, com cada iteração trazendo novas capacidades e melhorias. Este artigo fornece uma comparação técnica de três modelos notáveis da família Llama: Llama 3.3 70B, Llama 3.2 90B e Llama 3.1 405B. A comparação visa ajudar desenvolvedores a fazer escolhas informadas com base em suas necessidades específicas e restrições de recursos, focando em arquitetura, performance e aplicações práticas.
Introdução Básica dos Modelos
Para começar nossa comparação, vamos entender as características fundamentais de cada modelo.
Llama 3.3 70B
- Data de Lançamento: 6 de dezembro de 2024
- Escala do Modelo:
- Principais Características:
- Ajustado para instruções, modelo apenas de texto
- Utiliza Grouped-Query Attention (GQA) para maior eficiência
- Suporta inglês, alemão, francês, italiano, português, hindu, espanhol e tailandês
Llama 3.2 90B
- Data de Lançamento: 25 de setembro de 2024
- Outros Modelos Llama 3.2:
- meta-llama/llama-3.2-1B
- meta-llama/llama-3.2-3B
- meta-llama/llama-3.2-11B
- meta-llama/llama-3.2-90B
- Principais Características:
- Modelo multimodal, suporta entradas de texto e imagem
- Suporta inglês, alemão, francês, italiano, português, hindu, espanhol e tailandês
Llama 3.1 405B
- Data de Lançamento: 23 de julho de 2024
- Outros Modelos Llama 3.1:
- Principais Características:
- Suporta 8 idiomas
- Janela de contexto de 128K tokens
Comparação de Modelos
No geral, estas três versões do modelo Llama diferem em tamanho do modelo, design arquitetônico e precisão de quantização, mas todas mantêm o mesmo tamanho de contexto. O Llama 3.1 405B tem o maior número de parâmetros, enquanto o Llama 3.3 70B é otimizado em termos de arquitetura e quantização para maior eficiência.
Comparação de Velocidade
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Comparação de Velocidade
fonte: artificialanalysis
Comparação de Custos
fonte: artificialanalysis
Em conjunto, o Llama 3.2 90B (Vision) apresenta o melhor desempenho em tempo total de resposta e latência, enquanto o Llama 3.3 70B apresenta o melhor desempenho em velocidade de saída. O Llama 3.1 405B apresenta baixo desempenho em todas as três métricas. Isso sugere que, ao selecionar um modelo, essas métricas precisam ser ponderadas com base em cenários e requisitos específicos da aplicação. E do ponto de vista do preço, o Llama 3.3 70B é mais custo-efetivo.
Comparação de Benchmarks
Agora que estabelecemos as características básicas de cada modelo, vamos nos aprofundar em seu desempenho em vários benchmarks. Esta comparação ajudará a ilustrar seus pontos fortes em diferentes áreas.
| Métricas de Benchmark | 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 |
Resumo:
- Llama 3.3 70B: Melhores habilidades em matemática e perguntas e respostas
- Llama 3.2 90B (Vision): suporta visão multimodal, adequado para tarefas visuais
- Llama 3.1 405B: Melhores capacidades de compreensão multitarefa e geração de código
Ao selecionar um modelo, esses indicadores e capacidades precisam ser ponderados com base em cenários e requisitos específicos da aplicação. Se você quiser saber mais sobre o conhecimento de benchmark do Llama 3.3, pode consultar este artigo:
Se quiser ver mais comparações entre o Llama 3.3 e outros modelos, confira estes artigos:
- Qwen 2.5 72b vs Llama 3.3 70b: Qual Modelo Atende Suas Necessidades?
- Llama 3.1 70b vs. Llama 3.3 70b: Melhor Performance, Preço Mais Alto
- Descubra o Poder dos Modelos Llama 3
Aplicações e Casos de Uso
Llama 3.3 70B:
- Chatbots e assistentes multilíngues
- Assistência de codificação e geração de código
- Geração de dados sintéticos
- Criação de conteúdo multilíngue e localização
- Aplicações baseadas em conhecimento, como respostas a perguntas
Llama 3.2 90B:
- Compreensão e raciocínio de imagens
- Compreensão em nível de documento, incluindo gráficos e tabelas
- Legendagem de imagens
- Tarefas de ancoragem visual
- Tradução em tempo real de idiomas com entradas visuais
Llama 3.1 405B:
- Geração de dados sintéticos em larga escala.
- Destilação de modelos para melhorar modelos menores.
- Pesquisa e experimentação avançadas.
- Soluções específicas da indústria que exigem alto desempenho em tarefas complexas.
Acessibilidade e Implantação via Novita AI
Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login em 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. Acessando a 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 da sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o LLM da Novita AI. 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",
# Obtenha a chave de API Novita AI consultando: 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 # ou False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Aja como se fosse um assistente prestativo.",
},
{
"role": "user",
"content": "Olá!",
}
],
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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Se os créditos gratuitos acabarem, você pode pagar para continuar usando.
Conclusão
A série Llama oferece uma gama de modelos adaptados a diferentes necessidades:
- Llama 3.3 (70B) equilibra desempenho com acessibilidade para aplicações diversas.
- Llama 3.2 (90B) introduz poderosas capacidades multimodais para processar dados de imagem e texto.
- Llama 3.1 (405B) se destaca em tarefas complexas, mas exige recursos significativos.
Escolher o modelo certo depende das necessidades específicas do projeto, dos recursos computacionais e da necessidade de capacidades multimodais.
Perguntas Frequentes
Principais Diferenças entre Llama 3, 3.1, 3.2 e 3.3
Llama 3 (Original): Modelos 8B e 70B, janela de contexto de 8k, focado em tarefas de texto (apenas inglês). Modelo 8B rivalizava com ChatGPT 3.5 Turbo.
Llama 3.1: Contexto expandido para 128k, adicionou 8 idiomas, chamada de ferramentas e um modelo 405B. Melhorou 8B/70B através de destilação a partir do 405B.
Llama 3.2: Introduziu modelos de visão (11B, 90B) e modelos de texto leves (1B, 3B). Modelos de visão processam uma imagem por vez; modelos leves são para uso em dispositivos.
Llama 3.3: Modelo 70B focado em seguimento de instruções, suporte multilíngue e segurança. Comparável ao 405B, mas usa menos recursos, com treinamento RLHF e janela de contexto de 128k.
Por que o Modelo Llama 3.1 405B é Importante?
É o maior modelo de fundação aberto, oferecendo flexibilidade incomparável para tarefas como geração de dados sintéticos e destilação de modelos. Treinado em 15 trilhões de tokens usando 16.000 GPUs H100, ajudou a desenvolver modelos menores como os 8B e 70B via destilação.
Papel dos Modelos Leves Llama 3.2 (1B e 3B)
Projetados para dispositivos móveis e de borda, esses modelos suportam uma janela de contexto de 128k e são otimizados para hardware Qualcomm, MediaTek e Arm. Eles se destacam em tarefas como sumarização, seguimento de instruções e reescrita de texto no dispositivo.
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