META'S LLAMA 3.1 70B et LLAMA 3 70B: une comparaison détaillée

Meta a récemment publié LLAMA 3.1, y compris le modèle de paramètres 70b, ainsi que des variantes plus grandes et plus petites. Cette mise à niveau fait suite à la sortie de Llama 3 trois mois auparavant. Alors que LLAMA 3.1 405B possède des performances supérieures par rapport à GPT-4 et Claude 3 Opus dans divers repères, sa vitesse de génération plus lente et le TTFT élevé (temps de premier jeton) pourraient limiter son aspect praticienne pour de nombreuses applications. Cela fait du lama 3.1 70b une alternative convaincante pour les développeurs à la recherche de modèles prêts pour la production ou auto-hébergés. Mais comment s'accumule-t-il contre son prédécesseur, Llama 3 70b?

Cette analyse compare Llama 3.1 70b et Llama 3 70b, examinant les performances, l'efficacité et l'adéquation pour différents cas d'utilisation pour vous aider à choisir le bon modèle.

Différences clés en un coup d'?il:

LLAMA 3.1 70B Améliorations:

Les améliorations les plus significatives de LLAMA 3.1 70b sont sa fenêtre de contexte élargie (128k vs 8k) et les jetons de sortie maximaux doublés (4096 vs 2048). Cela augmente considérablement sa capacité à gérer les taches complexes et longues.

Performance de référence:

LLAMA 3.1 70B surpasse généralement Llama 3 70b, en particulier dans le raisonnement mathématique (mathématiques). Cependant, Humaneval montre une légère diminution des performances de codage.

Vitesse et efficacité:

Les tests sur les mots clés de l'aire de jeux du modèle AI ont révélé des différences de vitesse significatives:

• Latence: Llama 3 70b (4,75s) est considérablement plus rapide que Llama 3.1 70b (13,85s).
• TTFT: LLAMA 3 70B (0,32S) montre un avantage substantiel sur Llama 3.1 70b (0,60s).
• Débit: LLAMA 3 70B (114 jetons / seconde) plus que le débit de Llama 3.1 70b (50 jetons / seconde).

Ces résultats mettent en évidence la supériorité de Llama 3 70b dans les applications en temps réel.

Performances entre les taches (tests de mots clés AI):

• CODING: Les deux modèles ont bien fonctionné, mais Llama 3 70b a souvent produit du code plus concis et lisible.
• Traitement des documents: les deux ont atteint une grande précision, mais Llama 3 70b était beaucoup plus rapide, limité uniquement par sa fenêtre de contexte plus petite (8-10 pages). LLAMA 3.1 70B a géré efficacement des documents plus longs, bien que plus lents.
• Raisonnement logique: LLAMA 3.1 70B a surperformé de manière significative LLAMA 3 70B.

Recommandations du modèle:

• LLAMA 3.1 70B: Idéal pour le contenu de forme longue, l'analyse des documents complexes et les taches nécessitant un contexte étendu. Pas adapté aux applications sensibles au temps.
• LLAMA 3 70B: Mieux pour les interactions en temps réel, les réponses rapides, le codage efficace et les documents plus courts. Pas idéal pour des documents très longs ou un raisonnement complexe.

Choisir le bon modèle:

Les mots clés AI propose une plate-forme pour tester et comparer facilement de nombreux LLM, y compris LLAMA 3.1 et LLAMA 3. Cela permet une comparaison directe des performances avant de s'engager sur un modèle spécifique. [L'image des mots clés L'outil de comparaison AI irait ici]

Conclusion:

Le choix optimal dépend entièrement de vos exigences de demande spécifiques. Priorize Llama 3.1 70b pour les taches complexes nécessitant une grande fenêtre de contexte, et Llama 3 70b pour la vitesse et l'efficacité dans les applications en temps réel ou plus simples. Utilisez des plateformes comme les mots clés AI pour évaluer efficacement les deux modèles avant de prendre votre décision.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!