Metas Lama 3.1 70b und Lama 3 70b: ein detaillierter Vergleich

Meta ver?ffentlichte kürzlich Lama 3.1, einschlie?lich des 70B -Parametermodells, neben gr??eren und kleineren Varianten. Dieses Upgrade folgt der Lama 3 -Ver?ffentlichung erst drei Monate zuvor. W?hrend Lama 3.1 405b im Vergleich zu GPT-4 und Claude 3 Opus in verschiedenen Benchmarks eine überlegene Leistung bietet, k?nnte die langsamere Geschwindigkeit und die hohe TTFT (Zeit bis zum ersten Token) seine Praktikabilit?t für viele Anwendungen einschr?nken. Dies macht das Lama 3.1 70b zu einer überzeugenden Alternative für Entwickler, die produzierende oder selbst gehostete Modelle suchen. Aber wie stapelt es sich gegen seinen Vorg?nger Lama 3 70b?

Diese Analyse vergleicht Lama 3.1 70b und Lama 3 70b und untersucht die Leistung, Effizienz und Eignung für verschiedene Anwendungsf?lle, um das richtige Modell auszuw?hlen.

Wichtige Unterschiede auf einen Blick:

Lama 3.1 70bs Verbesserungen:

Die wichtigsten Verbesserungen in Lama 3.1 70b sind das erweiterte Kontextfenster (128K gegenüber 8K) und die verdoppelten maximalen Ausgangs -Token (4096 gegenüber 2048). Dies erh?ht seine F?higkeit, komplexe Langformaufgaben zu erledigen, dramatisch.

Benchmark -Leistung:

LAMA 3.1 70B übertrifft im Allgemeinen Lama 3 70b, insbesondere im mathematischen Denken (Mathematik). Humaneval zeigt jedoch eine leichte Abnahme der Codierungsleistung.

Geschwindigkeit und Effizienz:

Das Testen des Modellspielplatzes von Keywords AI ergab signifikante Geschwindigkeitsunterschiede:

• Latenz: Lama 3 70b (4,75s) ist erheblich schneller als Lama 3.1 70b (13,85s).
• TTFT: Lama 3 70b (0,32s) zeigt einen wesentlichen Vorteil gegenüber Lama 3.1 70B (0,60S).
• Durchsatz: Lama 3 70b (114 Token/Sekunde) verdoppelt den Durchsatz von Lama 3.1 70b (50 Token/Second).

Diese Ergebnisse unterstreichen Lama 3 70bs überlegenheit in Echtzeitanwendungen.

Leistung über Aufgaben hinweg (Keywords -AI -Tests):

• Codierung: Beide Modelle haben gut abgelehnt, aber Lama 3 70b produzierte oft pr?gnante und lesbare Code.
• Dokumentverarbeitung: Beide erreichten eine hohe Genauigkeit, aber Lama 3 70b war viel schneller und nur durch sein kleineres Kontextfenster (8-10 Seiten) eingeschr?nkt. Lama 3.1 70b behandelte l?ngere Dokumente effektiv, wenn auch langsamer.
• Logisches Denken: Lama 3.1 70B übertraf Lama 3 70b signifikant.

Modellempfehlungen:

• LLAMA 3.1 70B: Ideal für Langforminhalte, komplexe Dokumentanalyse und Aufgaben, die einen umfassenden Kontext erfordern. Nicht für zeitsensitive Anwendungen geeignet.
• LAMA 3 70B: Beste für Echtzeitinteraktionen, schnelle Antworten, effiziente Codierung und kürzere Dokumente. Nicht ideal für sehr lange Dokumente oder komplexe Argumentation.

Ausw?hlen des richtigen Modells:

Die Keywords AI bietet eine Plattform, um zahlreiche LLMs problemlos zu testen und zu vergleichen, darunter Lama 3.1 und LLAMA. [Bild von Keywords KI -Vergleichstool würde hier gehen]

Abschluss:

Die optimale Wahl h?ngt vollst?ndig von Ihren spezifischen Anwendungsanforderungen ab. Priorisieren Sie LLAMA 3.1 70B für komplexe Aufgaben, die ein gro?es Kontextfenster ben?tigen, und Lama 3 70b für Geschwindigkeit und Effizienz in Echtzeit- oder einfacheren Anwendungen. Verwenden Sie Plattformen wie Keywords AI, um beide Modelle effektiv zu bewerten, bevor Sie Ihre Entscheidung treffen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLAMA 3.1 vs Lama 3: Was ist besser?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!