Ключевые моменты
Мы изучили последние бенчмарки, оценили стоимость входных и выходных токенов, проанализировали задержку и пропускную способность, а также дали рекомендации по выбору лучшей модели для ваших задач. Из этого анализа мы узнали, что:
Понимание общих знаний: Llama 3.3 70b показывает лучшие результаты по MMLU.
Программирование: Llama 3.3 70b показывает лучшие результаты по HumanEval.
Математические задачи: Llama 3.3 70b показывает лучшие результаты по MATH.
Многоязычная поддержка: Llama 3.3 70b поддерживает больше языков.
Цена и скорость: Llama 3.1 70b предъявляет более низкие требования к API и аппаратному обеспечению.
Если вы хотите самостоятельно оценить Llama 3.3 70b или Llama 3.1 70b для своих задач — Novita AI предоставляет бесплатный пробный период.
Llama 3.3 70b и Llama 3.1 70b, разработанные Meta, — это большие языковые модели со значительными различиями. Давайте сравним их производительность, эффективность использования ресурсов, области применения, а также способы выбора и доступа к ним.
Основные характеристики семейств моделей
Для начала сравнения разберёмся с фундаментальными характеристиками каждой модели.
Характеристики семейства Llama 3.1
- Дата выхода: начало 2024 года
- Масштаб модели:
- Ключевые особенности:
- Расширение контекстного окна до 128k токенов.
- Улучшенная многоязычная поддержка.
- Эффективное использование ресурсов.
Характеристики семейства Llama 3.3
- Дата выхода: середина 2024 года
- Масштаб модели:
- Ключевые нововведения:
- Оптимизированная архитектура трансформера.
- Обучение с использованием контролируемой точной настройки (SFT) и обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF).
- В обучении использовано 15 триллионов токенов общедоступных данных.
- Рекомендуемый подход использует grouped query attention (GQA) для масштабирования инференса.
- Поддержка восьми основных языков с акцентом на качество, а не количество.
Сравнение производительности
Теперь, когда мы установили основные характеристики каждой модели, давайте углубимся в их производительность по различным бенчмаркам. Это сравнение поможет проиллюстрировать их сильные стороны в разных областях.
| Бенчмарк | Значение | Llama 3.1 70b | Llama 3.3 70b |
|---|---|---|---|
| MMLU (5-shot) | MMLU (Massive Multitask Language Understanding) оценивает общее понимание языка в разнообразных задачах. | 66,4 | 68,9 |
| HumanEval | HumanEval проверяет способность модели писать правильный код Python на основе описаний задач. | 80,5 | 88,4 |
| MATH | MATH оценивает способности модели решать математические задачи. | 68 | 77,0 |
| MBPP | MBPP (Modern Biology Problem Solving) измеряет способность ИИ решать задачи в области биологических наук. | 86 | 87,6 |
Как видно из таблицы, Llama 3.3 70b демонстрирует особые преимущества по всем параметрам.
Если вы хотите узнать больше о бенчмарках Llama 3.3, вы можете прочитать эту статью: Llama 3.3 Benchmark: Key Advantages and Application Insights.
Эффективность использования ресурсов
При оценке эффективности большой языковой модели (LLM) важно учитывать три ключевые категории: собственные вычислительные возможности модели, производительность API и требования к аппаратному обеспечению.
Если вы хотите их использовать, Novita AI предоставляет кредит в размере $0.5 для начала работы!
Применение и варианты использования
Обе модели подходят для схожих задач, включая:
- Многоязычные чаты
- Помощь в программировании
- Генерация синтетических данных
- Суммаризация текста
- Создание контента
- Локализация
- Задачи, основанные на знаниях
- Использование инструментов
Llama 3.3 70b может показывать лучшие результаты в этих приложениях, особенно в многоязычных диалоговых сценариях, благодаря своим оптимизациям.
Доступность и развёртывание через Novita AI
Шаг 1: Войдите в систему и откройте Библиотеку моделей
Войдите в свою учётную запись и нажмите кнопку Model Library.
Шаг 2: Выберите модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая соответствует вашим потребностям.
Шаг 3: Начните бесплатный пробный период
Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Шаг 4: Получите API-ключ
Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Settings», вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.
Шаг 5: Установите API
Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.
После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования chat completions API для Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# Получите API-ключ Novita AI, обратившись: 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)
При регистрации Novita AI предоставляет кредит в размере $0.5 для начала работы!
Если бесплатные кредиты закончатся, вы можете оплатить и продолжить использование.
Заключение
В итоге выбор между Llama 3.1 70B и Llama 3.3 70B зависит от конкретных требований вашего приложения и доступных аппаратных ресурсов. Llama 3.1 70B превосходит по стоимости и задержке, что делает её хорошо подходящей для приложений, требующих быстрых ответов и экономической эффективности. С другой стороны, Llama 3.3 70B сияет в максимальной выдаче и пропускной способности, что делает её идеальной для приложений, требующих генерации длинных текстов и высокой пропускной способности, хотя и с более высокими требованиями к оборудованию. Поэтому важно тщательно взвесить эти факторы, чтобы выбрать модель, которая лучше всего соответствует вашим потребностям.
Часто задаваемые вопросы
Есть ли ограничения на использование Llama 3.1?
Для Llama 3.1, Llama 3.2 и Llama 3.3 это разрешено при условии правильного указания атрибуции Llama. Подробнее см. в лицензии.
Llama 3.1 лучше, чем GPT-4?
Чат-боты: поскольку Llama 3 обладает глубоким пониманием языка, вы можете использовать её для автоматизации обслуживания клиентов. Даже для задач решения проблем ответы и исправленный вывод были точными по сравнению с GPT-4. Llama 3 и GPT-4 — оба мощные инструменты для программирования и решения задач, но они ориентированы на разные потребности. Если вы цените точность и эффективность в задачах кодирования, Llama 3 может быть лучшим выбором.
Чем Llama 3.1 отличается от Llama 3?
Рекомендации по модели: Llama 3.1 70B идеально подходит для длинных текстов и сложного анализа документов, тогда как Llama 3 70B лучше подходит для взаимодействия в реальном времени. Гибкость LLM API: LLM API позволяет разработчикам легко переключаться между моделями, облегчая прямое сравнение и максимально используя сильные стороны каждой модели.
Novita AI — это универсальная облачная платформа, которая расширяет ваши AI-амбиции. Интегрированные API, serverless, GPU Instance — эффективные инструменты по доступной цене. Устраните инфраструктурные заботы, начните бесплатно и воплощайте свои AI-идеи в реальность.
