Llama 3.1 70b 與 Llama 3.3 70b：更好的效能，更高的價格

模型家族基本介紹
效能比較
資源效率
應用與使用案例
透過 Novita AI 存取與部署
結論

關鍵重點

我們探討了最新的基準測試，評估了輸入和輸出的 token 成本，評估了延遲和吞吐量，並針對您的需求提供了最佳模型選擇的指引。從這項分析中我們學到：

一般知識理解： Llama 3.3 70b 在 MMLU 分數上表現更佳。

編碼： Llama 3.3 70b 在 HumanEval 分數上表現更佳。

數學問題： Llama 3.3 70b 在 MATH 分數上表現更佳。

多語言支援： Llama 3.3 70b 支援更多語言，表現更佳。

價格與速度： Llama 3.1 70b 在 API 和硬體需求上要求較低。

如果您想針對自己的使用案例評估 Llama 3.3 70b 或 Llama 3.1 70b — Novita AI 提供免費試用。

由 Meta 開發的 Llama 3.3 70b 和 Llama 3.1 70b 是大型語言模型，兩者之間存在顯著差異。讓我們比較它們的效能、資源效率、應用，以及如何選擇和存取它們。

模型家族基本介紹

為了開始我們的比較，我們首先了解每個模型的基本特徵。

Llama 3.1 模型家族特徵

發布日期：2024 年初
模型規模：
- meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
- meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
主要特點：
- 上下文窗口擴展至 128k tokens。
- 多語言能力增強
- 資源效率

Llama 3.3 模型家族特徵

發布日期：2024 年中
模型規模：
- meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
主要創新：
- 優化的 Transformer 架構
- 使用監督式微調（SFT）和基於人類回饋的強化學習（RLHF）進行訓練
- 訓練資料包含 15 兆個公開可用的 token
- 建議採用分組查詢注意力（GMA）來增強推論可擴展性
- 支援八種核心語言，注重品質而非數量

效能比較

現在我們已經確立了每個模型的基本特徵，讓我們深入探討它們在各種基準測試中的表現。這個比較將有助於說明它們在不同領域的優勢。

Benchmark	意義	Llama 3.1 70b	Llama 3.3 70b
MMLU(5-shot）	MMLU（大規模多任務語言理解）評估跨多樣任務的一般語言理解能力。	66.4	68.9
HumanEval	HumanEval 測試模型根據給定的問題描述編寫正確 Python 程式碼的能力。	80.5	88.4
MATH	MATH 評估模型的數學問題解決能力。	68	77.0
MBPP	MBPP（現代生物學問題解決）衡量 AI 解決生物科學問題的能力。	86	87.6

從這張表格可以看出，Llama 3.3 70b 在所有維度上都展現出特別的優勢。

如果您想了解更多關於 Llama 3.3 基準測試的知識，可以參閱以下文章：Llama 3.3 Benchmark: Key Advantages and Application Insights。

資源效率

在評估大型語言模型（LLM）的效率時，考慮三個關鍵類別至關重要：模型本身的處理能力、API 效能，以及硬體需求。

如果您想使用它們，Novita AI 提供 0.5 美元的額度讓您開始使用！

應用與使用案例

這兩個模型都適用於類似的應用，包括：

多語言聊天
編碼輔助
合成資料生成
文字摘要
內容創作
本地化
知識型任務
工具使用

Llama 3.3 70b 在這些應用中可能表現更好，特別是在多語言對話場景，因為它進行了最佳化

透過 Novita AI 存取與部署

第一步：登入並存取模型庫

登入您的帳戶，然後點擊 Model Library 按鈕。

第二步：選擇您的模型

瀏覽可用的選項，選擇符合您需求的模型。

第三步：開始免費試用

開始免費試用以探索所選模型的功能。

第四步：獲取您的 API 金鑰

為了對 API 進行驗證，我們將為您提供一個新的 API 金鑰。進入 Settings 頁面，您可以按照圖片所示複製 API 金鑰。

第五步：安裝 API

使用您程式語言對應的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，將必要的函式庫匯入到您的開發環境中。使用您的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是針對 Python 使用者使用聊天完成 API 的範例。

 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)

註冊後，Novita AI 會提供 0.5 美元的額度讓您開始使用！

如果免費額度用完，您也可以付費繼續使用。

結論

總之，在 Llama 3.1 70B 和 Llama 3.3 70B 之間的選擇取決於您應用程式的具體需求以及可用的硬體資源。Llama 3.1 70B 在成本和延遲方面表現出色，非常適合需要快速回應和成本效率的應用。另一方面，Llama 3.3 70B 在最大輸出和吞吐量方面表現優異，非常適合需要生成長文本和高吞吐量的應用，儘管它對硬體有更高的要求。因此，仔細權衡這些因素以選擇最符合您需求的模型至關重要。

常見問題

Llama 3.1 是否受到限制？

對於 Llama 3.1、Llama 3.2 和 Llama 3.3，只要您包含對 Llama 的正確歸屬，即允許使用。請參閱授權條款以了解更多資訊。

Llama 3.1 是否比 GPT-4 更好？

聊天機器人：由於 Llama 3 具有深入的语言理解能力，您可以用它來自動化客戶服務。即使在問題解決任務中，Llama 3 的回應和修正輸出也比 GPT-4 更準確。Llama 3 和 GPT-4 都是編碼和問題解決的強大工具，但它們滿足不同的需求。如果您在編碼任務中優先考慮準確性和效率，Llama 3 可能是更好的選擇。

Llama 3.1 與 Llama 3 有何不同？

模型建議：Llama 3.1 70B 適合長篇內容和複雜文件分析，而 Llama 3 70B 更適合即時互動。LLM API 靈活性：LLM API 允許開發人員在不同的模型之間無縫切換，促進直接比較並最大化每個模型的優勢。

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Llama 3.1 70b 與 Llama 3.3 70b：更好的效能，更高的價格

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