大型語言模型（LLM）正推動人工智慧的重大進展，而 Meta 的 Llama 3 與阿里巴巴集團的 Qwen 2 是其中的兩個領先代表。這些模型在自然語言處理方面表現出色，為各種應用提供強大的文字理解與生成工具。隨著 AI 驅動解決方案的需求不斷增長，瞭解 Llama 3 與 Qwen 2 之間的差異至關重要。本文將探討它們的架構、效能與實際應用，幫助讀者判斷哪個模型最適合自己的需求。
背景與發展
Llama 3
Llama 3 由 Meta 於 2024 年 4 月發布，是 Llama 系列的最新版本。它基於 Llama 2 架構推出了四款新的開源模型。Meta 的目標是提供一個強大、高效且多用途的工具，用於各種自然語言處理任務，進一步實現其對開源 AI 發展的承諾。
Qwen 2
Qwen 2 由阿里巴巴集團開發，於 2024 年發布，建立在先前版本的基礎上。這個大型語言模型系列專為高效能的語言理解與生成而設計。Qwen 2 反映了阿里巴巴在 AI 技術領域的領先企圖，在廣泛的 NLP 應用中提供了更強的能力。
模型架構與規模
Llama 3
Llama 3 在架構上進行了多項重大改進。值得注意的是，它引入了一個新的 tokenizer，將詞彙量從 Llama 2 的 32K tokens 擴充到 128,256 tokens。更大的詞彙量能實現更高效的文字編碼，並可能帶來更強的多語言能力。Llama 3 提供以下模型規模：
基礎模型：
- Meta-Llama-3-8b：80 億參數的基礎模型。
- Meta-Llama-3-70b：700 億參數的基礎模型。
LLaMA 3.1 模型：
- Meta-Llama-3.1-8b：8B 模型的增強版本，具備改進的推理能力。
- Meta-Llama-3.1-70b：70B 模型的升級版本，在各種應用中提供更好的效能。
- Meta-Llama-3.1-405b：旗艦模型，擁有 4050 億參數，支援最高 128K tokens，並能處理八種語言的多語言任務。
LLaMA 3.2 模型：
- Meta-Llama-3.2-1b：輕量級純文字模型，適合邊緣裝置。
- Meta-Llama-3.2-3b：另一款輕量選項，專為低延遲任務設計。
- Meta-Llama-3.2-11b：多模態模型，可處理文字與圖片輸入，適用於進階推理任務。
- Meta-Llama-3.2-90b：更大的多模態模型，支援高解析度圖片處理與文字生成。
Llama 3 的主要特性包括：
- 上下文長度：基礎模型為 8,192 tokens，較新的 Llama 3.1 模型支援最高 128K tokens
- 分組查詢注意力（GQA）提升效率
- 訓練資料：超過 15 兆 tokens，是 Llama 2 資料集的七倍
- 針對對話應用最佳化，擁有大量人工標註樣本
- 擴充詞彙量：128,256 tokens，從 Llama 2 的 32,000 提升
- 多語言能力：支援超過 30 種語言
Qwen 2
Qwen 2.5 是 Qwen 模型的最新版本，提供多種規模以滿足不同的計算需求與任務要求。產品線包括：
- 語言模型：
Qwen 2 模型：
Qwen 2.5 模型：
-
- 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
- 專用模型：
- Qwen 2.5-Coder：針對程式碼任務最佳化
- Qwen 2.5-Math：專注於數學推理
Qwen 2.5 的主要特性包括：
- 使用高達 18 兆 tokens 進行訓練
- 上下文長度支援最高 128K tokens
- 改進的指令跟隨與長文本生成能力
- 增強的程式碼與數學能力
- 支援超過 29 種語言的多語言能力
效能與基準測試
| 基準測試 | 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⭐ |
綜合基準測試分析
最近的基準測試揭示了 Llama 3 與 Qwen 2 各版本之間有趣的效能模式。最值得注意的比較是 Llama 3.1 405B、Llama 3.3 70B 以及 Qwen 2.5 的 32B 與 72B 模型在多項評量指標上的表現。
一般知識與推理
在 MMLU-Pro 與 MMLU-redux 基準測試中，Llama 3.1 405B 分別取得了 73.3 與 86.2 的優異分數，展現了在一般知識任務上的卓越表現。然而，Qwen 2.5-72B 也保持競爭力，得分為 71.1 和 86.8，在全面知識評估方面展現了特別的優勢。
數學與推理任務
Qwen 2.5 在數學推理方面表現突出：
- Qwen-2.5-32B 在 MATH 基準測試中取得了令人印象深刻的 83.1 分，顯著優於所有 Llama 版本
- Qwen 2.5-72B 在 GSM8K 上表現穩定，得分 95.8，幾乎與 Llama 3.1 405B 的 96.0 持平
程式設計與程式碼生成
兩款模型在程式設計任務中均展現了強大能力：
- Llama 3.1 405B 在 HumanEval 中領先，得分 89.0
- Qwen 2.5-72B 在 MBPP 中表現出色，得分 88.2
- Qwen 2.5-72B 在 LiveCodeBench 中展現卓越效能，得分 55.5，顯著優於 Llama 模型
語言理解與翻譯
基準測試結果揭示了語言處理方面的有趣模式：
- Llama 3.3 70B 在 IFEval 中取得了驚人的 92.1 分
- Qwen 2.5-72B 在 MT-bench 中以 9.35 分領先，顯示出優越的機器翻譯能力
關鍵效能洞察
Llama 3.1 405B 在一般知識與推理任務中表現出色，而 Qwen 2.5-72B 則在數學與程式碼執行等專業領域展現了特別的優勢。您可以在我們的 LLM 遊樂場 中親自體驗這些能力。
基準測試結果表明，選擇模型應取決於特定使用場景：
- 對於廣泛的一般知識應用，Llama 3.1 405B 提供更優的效能
- 對於數學與程式碼任務，Qwen 2.5-72B 能帶來更好的結果
- 對於機器翻譯與語言理解，兩款模型均具競爭力，但在不同領域略有優勢
微調與適應性
Llama 3 和 Qwen 2 都提供了強大的微調與針對特定任務或領域的適應能力。
Llama 3
Llama 3 的開源特性使其具有高度的適應性，可用於各種用例。該模型可以針對特定應用進行微調，例如聊天機器人、內容生成與資料合成。Meta 對開源開發的承諾讓研究人員與開發者能夠貢獻於模型的改進，並將其應用於專業任務。
Qwen 2
Qwen 2 同樣提供了強大的微調能力。模型系列的多種規模允許靈活適應不同的計算限制與任務需求。Qwen 2 在多語言任務中的出色表現使其特別適合跨語言應用的微調。
成本效益與可及性
Llama 3
作為開源模型，Llama 3 在可及性與成本效益方面具有顯著優勢。Meta 對更具成本效益的 LLM 部署重點符合研究人員與企業在無需高昂成本的情況下利用強大語言模型的需求。
Qwen 2
Qwen 2 提供了一系列模型規模，可根據特定需求與計算資源進行部署。這種靈活性讓用戶能夠平衡效能與成本效益。
倫理考量與安全性
Meta 與阿里巴巴都在模型開發中高度重視倫理考量與安全性。
Llama 3
Meta 專注於減少有害輸出，並使 Llama 3 符合倫理準則。這包括對抗性測試、設立安全護欄，以及努力減少模型輸出中的偏見。
Qwen 2
同樣地，Qwen 2 的開發者在訓練過程中實施了安全措施與倫理準則。這包括處理偏見、確保公平性，以及防止生成有害內容。
實際應用
Llama 3
Llama 3 的多功能性使其適用於廣泛的應用，包括：
- 自然語言處理研究
- 大規模文件理解
- 程式碼生成
- 虛擬助手
- 內容創作
Qwen 2
Qwen 2 在各種實際應用中表現出色，例如：
- 商業自動化
- 多語言內容創作
- 客戶支援系統
- 資料分析與洞察生成
兩款模型在醫療、金融與娛樂等行業都展現了潛力，顯示先進語言模型在解決複雜現實問題上的廣泛適用性。
社群與生態系統
Llama 3
Meta 對 Llama 3 的開源方法促進了開發者與研究人員的活躍社群。該模型在 Hugging Face 與 GitHub 等平台上的可用性有助於協作努力與第三方支援生態系統的發展。
Qwen 2
Qwen 2 在 AI 社群中引起了廣泛關注，特別是在多語言任務方面的出色表現。阿里巴巴提供了工具與資源來支援使用 Qwen 2 的開發者，幫助建立圍繞該模型的成長生態系統。
在 Novita AI 上使用 Llama 3 與 Qwen 2 API
步驟 1：登入並存取模型庫
登入您的帳戶，然後點選 模型庫 按鈕。
步驟 2：選擇您的模型
瀏覽可用的選項，選擇適合您需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的能力。
步驟 4：取得您的 API 金鑰
為了對 API 進行驗證，我們將提供一個新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，您可以按照圖片說明複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用您程式語言對應的套件管理工具安裝 API。
安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是使用 Python 的聊天補全 API 範例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# 取得 Novita AI API 金鑰，請參考：https://novita.ai/docs/get-started/quickstart.html#_2-manage-api-key。
api_key="<您的 Novita AI API 金鑰>",
)
model = "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct"
stream = True # 或 False
max_tokens = 512
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "扮演一個有用的助手。",
},
{
"role": "user",
"content": "你好！",
}
],
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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若免費額度用盡，您可以付費繼續使用。
結論
Llama 3 與 Qwen 2 都是大型語言模型領域的重大進展，各有其優勢與獨特功能。Llama 3 在多項基準測試中的出色表現使其成為研究人員與開發者靈活且強大的選擇。另一方面，Qwen 2 令人印象深刻的多語言能力與多種模型規模為多樣化應用提供了靈活性。
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常見問題
- 哪個模型在基準測試中表現更好？
Qwen 2 在包括 MMLU-rudex、MBPP 和 MATH 在內的多項基準測試中通常優於 Llama 3。
- 速度方面如何比較？
Llama 3 的速度明顯更快，比 Qwen 2 快最多三倍，特別是在程式碼等複雜任務中。
- 上下文長度有何不同？
Qwen 2 支援最高 128K tokens。最初的 Llama 3 模型為 8,192 tokens，但較新的版本如 Llama 3.1 現在已能匹配 Qwen 2 的 128K tokens。
- 多語言能力如何比較？
兩者都有強大的多語言支援，但 Qwen 2 在英文和中文之外額外支援超過 27 種語言，略勝一籌。
- 哪個更適合創意寫作？
兩者都有侷限性。Qwen 2 的輸出傾向於更像小說，而 Llama 3 在較短的創意任務中則更像意識流。
原文發布於 Novita AI
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