Llama 3 против Qwen 2: Лучшие модели ИИ с открытым исходным кодом 2024 года

Большие языковые модели (LLM) стимулируют значительные достижения в области искусственного интеллекта, а Llama 3 от Meta и Qwen 2 от Alibaba Group являются двумя ведущими примерами. Эти модели превосходно справляются с обработкой естественного языка, предоставляя мощные инструменты для понимания и генерации текста в различных приложениях. Поскольку спрос на решения на основе ИИ продолжает расти, понимание различий между Llama 3 и Qwen 2 становится необходимым. В этой статье рассматриваются их архитектуры, производительность и реальные примеры использования, чтобы помочь читателям определить, какая модель лучше всего соответствует их потребностям.

История и разработка

Llama 3

Выпущенная Meta в апреле 2024 года, Llama 3 является последней итерацией в серии Llama. Она представляет четыре новые модели с открытым исходным кодом, основанные на архитектуре Llama 2. Цель Meta — предоставить мощный, эффективный и универсальный инструмент для различных задач обработки естественного языка, укрепляя свою приверженность развитию ИИ с открытым исходным кодом.

Qwen 2

Разработанная Alibaba Group и выпущенная в 2024 году, Qwen 2 развивает успех своего предшественника. Это семейство больших языковых моделей предназначено для высокопроизводительного понимания и генерации языка. Qwen 2 отражает амбиции Alibaba лидировать в области технологий ИИ, предлагая расширенные возможности для широкого спектра приложений NLP.

Архитектура модели и размер

Llama 3

Llama 3 представляет несколько значительных архитектурных улучшений по сравнению с предшественниками. В частности, в ней используется новый токенизатор, расширяющий словарный запас до 128 256 токенов (по сравнению с 32 тыс. токенов в Llama 2). Увеличенный словарный запас обеспечивает более эффективное кодирование текста и потенциально более сильные мультиязычные способности. Llama 3 доступна в следующих размерах:

Базовые модели:

• Meta-Llama-3-8b: Базовая модель с 8 миллиардами параметров.
• Meta-Llama-3-70b: Базовая модель с 70 миллиардами параметров.

Модели LLaMA 3.1:

• Meta-Llama-3.1-8b: Усовершенствованная версия модели 8B с улучшенными способностями к рассуждению.
• Meta-Llama-3.1-70b: Обновленная версия модели 70B, предлагающая лучшую производительность в различных приложениях.
• Meta-Llama-3.1-405b: Флагманская модель с 405 миллиардами параметров, поддерживающая до 128 тыс. токенов и способная выполнять мультиязычные задачи на восьми языках.

Модели LLaMA 3.2:

• Meta-Llama-3.2-1b: Легкая модель только для текста, подходящая для периферийных устройств.
• Meta-Llama-3.2-3b: Еще один легкий вариант, предназначенный для задач с низкой задержкой.
• Meta-Llama-3.2-11b: Мультимодальная модель, способная обрабатывать как текстовые, так и графические входные данные, подходит для сложных задач рассуждения.
• Meta-Llama-3.2-90b: Более крупная мультимодальная модель, поддерживающая обработку изображений высокого разрешения наряду с генерацией текста.

Ключевые особенности Llama 3 включают:

• Длина контекста: 8 192 токена для базовых моделей, более новые модели Llama 3.1 поддерживают до 128 тыс. токенов.
• Grouped-Query Attention (GQA) для повышения эффективности.
• Данные для обучения: более 15 триллионов токенов, в семь раз больше, чем у набора данных Llama 2.
• Оптимизирована для диалоговых приложений с большим количеством размеченных человеком примеров.
• Расширенный словарный запас: 128 256 токенов (по сравнению с 32 000 в Llama 2).
• Мультиязычные возможности: поддержка более 30 языков.

Qwen 2

Qwen 2.5, последняя итерация моделей Qwen, предлагает ряд размеров для удовлетворения различных вычислительных потребностей и требований задач. Линейка включает:

• Языковые модели:

Модели Qwen 2:

• • Qwen 2-7B
  • Qwen 2-72B

Модели Qwen 2.5:

• • Qwen 2.5-0.5B
  • Qwen 2.5-1.5B
  • Qwen 2.5-7B
  • Qwen 2.5-14B
  • Qwen 2.5-32B
  • Qwen 2.5-72B
• Специализированные модели:
  • Qwen 2.5-Coder: Оптимизирована для задач программирования
  • Qwen 2.5-Math: Специализирована для математических рассуждений

Ключевые особенности Qwen 2.5 включают:

• Обучена на до 18 триллионах токенов.
• Длина контекста до 128 тыс. токенов.
• Улучшенное следование инструкциям и генерация длинных текстов.
• Расширенные возможности в программировании и математике.
• Мультиязычная поддержка более 29 языков.

Производительность и бенчмарки

Бенчмарк	Llama 3.1 70B	Llama 3.3 70B	Qwen 2.5-32B	Llama 3.1 405B	Qwen 2.5-72B
MMLU-Pro	66.4	68.9	69.0	73.3⭐	71.1
MMLU-redux	83.0	83.0	83.9	86.2⭐	86.8⭐
GPQA	46.7	50.5	49.5	51.1⭐	49.0
MATH	68.0	77.0	83.1⭐	73.8	83.1⭐
GSM8K	95.1	95.1	95.9	96.0⭐	95.8
HumanEval	80.5	88.4	88.4	89.0⭐	86.6
MBPP	84.2	84.2	84.0	84.2	88.2⭐
MultiPL-E	68.2	76.9⭐	75.4	73.0	75.1
LiveCodeBench	32.1	32.1	51.2⭐	41.6	55.5⭐
IFEval	83.6	92.1⭐	79.5	86.0	84.1
MT-bench	8.79	8.79	9.20	9.08	9.35⭐

Комплексный анализ бенчмарков

Недавние тесты бенчмарков выявили интересные закономерности производительности между вариантами Llama 3 и Qwen 2. Наиболее примечательное сравнение включает модели Llama 3.1 405B, Llama 3.3 70B, а также Qwen 2.5 32B и 72B по нескольким метрикам оценки.

Общие знания и рассуждения

В бенчмарках MMLU-Pro и MMLU-redux Llama 3.1 405B достигает исключительных результатов — 73.3 и 86.2 соответственно, демонстрируя превосходную производительность в задачах общих знаний. Однако Qwen 2.5-72B сохраняет конкурентоспособность с результатами 71.1 и 86.8, показывая особую силу в комплексной оценке знаний.

Математические задачи и задачи на рассуждение

Qwen 2.5 демонстрирует выдающиеся способности в математических рассуждениях:

• Qwen 2.5-32B достигает впечатляющего результата 83.1 в бенчмарке MATH, значительно превосходя все варианты Llama.
• Qwen 2.5-72B показывает стабильную производительность в GSM8K с результатом 95.8, почти догоняя Llama 3.1 405B (96.0).

Программирование и генерация кода

Обе модели демонстрируют высокие способности в задачах программирования:

• Llama 3.1 405B лидирует в HumanEval с результатом 89.0.
• Qwen 2.5-72B превосходит в MBPP с результатом 88.2.
• Qwen 2.5-72B демонстрирует превосходную производительность в LiveCodeBench с результатом 55.5, значительно опережая модели Llama.

Понимание языка и перевод

Результаты бенчмарков выявляют интересные закономерности в обработке языка:

• Llama 3.3 70B достигает выдающегося результата 92.1 в IFEval.
• Qwen 2.5-72B лидирует в MT-bench с результатом 9.35, что указывает на превосходные возможности машинного перевода.

Ключевые выводы о производительности

Llama 3.1 405B демонстрирует исключительную производительность в задачах общих знаний и рассуждения, в то время как Qwen 2.5-72B показывает особую силу в специализированных областях, таких как математика и выполнение кода. Вы можете изучить эти возможности в нашем LLM-плейграунде.

Результаты бенчмарков показывают, что выбор между этими моделями должен основываться на конкретных сценариях использования:

• Для широких задач общих знаний Llama 3.1 405B обеспечивает превосходную производительность.
• Для математических задач и программирования Qwen 2.5-72B дает лучшие результаты.
• Для машинного перевода и понимания языка обе модели обеспечивают конкурентоспособную производительность с небольшими преимуществами в разных областях.

Тонкая настройка и адаптируемость

Обе модели Llama 3 и Qwen 2 предлагают значительные возможности для тонкой настройки и адаптации к конкретным задачам или областям.

Llama 3

Открытый исходный код Llama 3 делает её высоко адаптируемой для различных случаев использования. Модель можно дообучать под конкретные приложения, такие как чат-боты, генерация контента и синтез данных. Приверженность Meta к разработке с открытым исходным кодом позволяет исследователям и разработчикам вносить вклад в улучшение модели и адаптировать её для специализированных задач.

Qwen 2

Qwen 2 также предлагает широкие возможности для тонкой настройки. Разнообразие размеров в семействе моделей позволяет гибко адаптироваться к различным вычислительным ограничениям и требованиям задач. Высокая производительность Qwen 2 в мультиязычных задачах делает её особенно подходящей для дообучения в кроссиязычных приложениях.

Эффективность затрат и доступность

Llama 3

Будучи моделью с открытым исходным кодом, Llama 3 предлагает значительные преимущества с точки зрения доступности и экономической эффективности. Фокус Meta на более экономичное развертывание LLM соответствует потребностям исследователей и компаний, стремящихся использовать мощные языковые модели без prohibitive затрат.

Qwen 2

Qwen 2 предлагает ряд размеров моделей, которые можно развертывать в зависимости от конкретных потребностей и вычислительных ресурсов. Эта гибкость позволяет пользователям балансировать между производительностью и экономической эффективностью.

Этические соображения и безопасность

И Meta, и Alibaba уделили большое внимание этическим соображениям и безопасности при разработке своих моделей.

Llama 3

Meta сосредоточилась на снижении вредоносных выходных данных и приведении Llama 3 в соответствие с этическими нормами. Это включает такие инициативы, как состязательное тестирование, внедрение защитных механизмов безопасности и усилия по снижению предвзятости в выходных данных модели.

Qwen 2

Аналогично, разработчики Qwen 2 внедрили меры безопасности и этические нормы в процесс обучения модели. Это включает устранение предвзятости, обеспечение справедливости и предотвращение генерации вредоносного контента.

Реальные применения

Llama 3

Универсальность Llama 3 делает её подходящей для широкого спектра приложений, включая:

• Исследования в области обработки естественного языка.
• Понимание крупномасштабных документов.
• Генерация кода.
• Виртуальные помощники.
• Создание контента.

Qwen 2

Qwen 2 превосходно справляется с различными реальными приложениями, такими как:

• Автоматизация бизнес-процессов.
• Создание мультиязычного контента.
• Системы поддержки клиентов.
• Анализ данных и генерация инсайтов.

Обе модели показали перспективность в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и развлечения, демонстрируя широкую применимость продвинутых языковых моделей для решения сложных реальных задач.

Сообщество и экосистема

Llama 3

Открытый подход Meta к Llama 3 способствовал формированию активного сообщества разработчиков и исследователей. Доступность модели на таких платформах, как Hugging Face и GitHub, облегчила совместные усилия и развитие экосистем сторонних разработчиков.

Qwen 2

Qwen 2 привлекла значительный интерес в сообществе ИИ, особенно благодаря своей высокой производительности в мультиязычных задачах. Alibaba предоставила инструменты и ресурсы для поддержки разработчиков, работающих с Qwen 2, что способствует росту экосистемы вокруг этой модели.

Доступ к Llama 3 и Qwen 2 через API на Novita AI

Шаг 1: Войдите в систему и откройте библиотеку моделей

Войдите в свою учетную запись и нажмите кнопку Model Library.

Шаг 2: Выберите модель

Просмотрите доступные варианты и выберите модель, подходящую для ваших задач.

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. Перейдите 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 API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Ниже приведен пример использования API для завершения чата для пользователей 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=&#91;
        {
            "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&#91;0].delta.content or "")
else:
    print(chat_completion_res.choices&#91;0].message.content)

После регистрации Novita AI предоставляет $0.5 кредита для начала работы!

Если бесплатные кредиты закончились, вы можете оплатить и продолжить пользоваться.

Заключение

И Llama 3, и Qwen 2 представляют собой значительные достижения в области больших языковых моделей, каждая со своими сильными сторонами и уникальными особенностями. Высокая производительность Llama 3 в различных бенчмарках делает её привлекательным вариантом для исследователей и разработчиков, ищущих гибкую и мощную модель. С другой стороны, впечатляющие мультиязычные возможности Qwen 2 и ряд размеров моделей предлагают универсальность для различных приложений.

Если вы стартап, стремящийся использовать эту технологию, ознакомьтесь с Стартап-программой Novita AI. Она разработана для ускорения ваших инноваций на основе ИИ и предоставления вашему бизнесу конкурентного преимущества. Кроме того, вы можете получить до $10 000 бесплатных кредитов для запуска ваших ИИ-проектов.

Часто задаваемые вопросы

1. Какая модель показывает лучшие результаты в бенчмарках?

Qwen 2 в целом превосходит Llama 3 в различных бенчмарках, включая MMLU-rudex, MBPP и MATH.

2. Как они сравниваются по скорости?

Llama 3 значительно быстрее, до 3 раз быстрее Qwen 2, особенно в сложных задачах, таких как программирование.

3. В чем разница в длине контекста?

Qwen 2 поддерживает до 128 тыс. токенов. Изначальные модели Llama 3 имели 8 192 токена, но новые версии, такие как Llama 3.1, теперь также поддерживают 128 тыс. токенов.

4. Как сравниваются их мультиязычные возможности?

Обе имеют сильную мультиязычную поддержку, но Qwen 2 немного опережает, поддерживая более 27 дополнительных языков помимо английского и китайского.

5. Какая модель лучше подходит для творческого письма?

Обе имеют ограничения. Результат Qwen 2 больше похож на роман, в то время как Llama 3 больше напоминает поток сознания для коротких творческих задач.

Originally published at Novita AI

Novita AI — это облачная платформа «всё-в-одном», которая расширяет ваши амбиции в области ИИ. Интегрированные API, бессерверные вычисления, GPU Instances — экономически эффективные инструменты, которые вам нужны. Устраните инфраструктурные барьеры, начните бесплатно и воплотите своё видение ИИ в реальность.

Рекомендуемое чтение

1. Mistral vs Llama 3: Какую выбрать?
2. Gemma 2 vs Llama 3: Какая модель лучше для вас в 2024 году?
3. Meta’s Llama 3.3 70B Instruct: Ускорение инноваций ИИ на платформе Novita AI