Meta's Llama 3.1 70b dan Llama 3 70b: Perbandingan terperinci

META baru -baru ini mengeluarkan Llama 3.1, termasuk model parameter 70B, bersama -sama dengan varian yang lebih besar dan lebih kecil. Peningkatan ini mengikuti pelepasan Llama 3 hanya tiga bulan sebelumnya. Walaupun Llama 3.1 405b mempunyai prestasi unggul berbanding dengan GPT-4 dan Claude 3 opus dalam pelbagai tanda aras, kelajuan generasi yang lebih perlahan dan TTFT yang tinggi (masa untuk token pertama) mungkin mengehadkan kepraktisannya untuk banyak aplikasi. Ini menjadikan Llama 3.1 70B alternatif yang menarik untuk pemaju yang mencari model siap atau dihoskan sendiri. Tetapi bagaimana ia ditumpukan terhadap pendahulunya, Llama 3 70b?

Analisis ini membandingkan Llama 3.1 70b dan Llama 3 70b, memeriksa prestasi, kecekapan, dan kesesuaian untuk kes penggunaan yang berbeza untuk membantu anda memilih model yang betul.

Perbezaan utama sekilas:

Llama 3.1 70b's Enhancements:

Penambahbaikan yang paling ketara dalam Llama 3.1 70b adalah tetingkap konteksnya yang diperluaskan (128k vs 8K) dan dua kali ganda token output maksimum (4096 vs 2048). Ini secara dramatik meningkatkan keupayaannya untuk mengendalikan tugas-tugas yang kompleks dan panjang.

Prestasi penanda aras:

Llama 3.1 70B umumnya mengatasi Llama 3 70b, terutamanya dalam Penalaran Matematik (Matematik). Walau bagaimanapun, Manusia menunjukkan sedikit penurunan dalam prestasi pengekodan.

Kelajuan dan kecekapan:

Ujian pada kata kunci permainan Model AI menunjukkan perbezaan kelajuan yang ketara:

• Latency: Llama 3 70b (4.75s) jauh lebih cepat daripada Llama 3.1 70b (13.85s).
• TTFT: Llama 3 70B (0.32S) menunjukkan kelebihan yang besar ke atas Llama 3.1 70B (0.60s).
• Output: Llama 3 70b (114 token/saat) lebih daripada dua kali ganda dari llama 3.1 70b (50 token/saat).

Keputusan ini menyerlahkan keunggulan Llama 3 70B dalam aplikasi masa nyata.

Prestasi merentasi tugas (kata kunci ujian AI):

• Pengekodan: Kedua -dua model dilakukan dengan baik, tetapi Llama 3 70b sering menghasilkan lebih banyak kod ringkas dan mudah dibaca.
• Pemprosesan Dokumen: Kedua-duanya mencapai ketepatan yang tinggi, tetapi Llama 3 70b lebih cepat, hanya terhad oleh tetingkap konteksnya yang lebih kecil (8-10 muka surat). Llama 3.1 70B mengendalikan dokumen yang lebih lama dengan berkesan, walaupun lebih perlahan.
• Penaakulan Logik: Llama 3.1 70b dengan ketara mengalahkan Llama 3 70b.

Cadangan Model:

• Llama 3.1 70b: Ideal untuk kandungan jangka panjang, analisis dokumen yang kompleks, dan tugas yang memerlukan konteks yang luas. Tidak sesuai untuk aplikasi sensitif masa.
• Llama 3 70b: Terbaik untuk interaksi masa nyata, respons cepat, pengekodan yang cekap, dan dokumen yang lebih pendek. Tidak sesuai untuk dokumen yang sangat panjang atau penalaran yang kompleks.

Memilih model yang betul:

Kata kunci AI menawarkan platform untuk menguji dan membandingkan banyak LLM, termasuk Llama 3.1 dan Llama 3. Ini membolehkan perbandingan prestasi langsung sebelum melakukan model tertentu. [Imej Alat Perbandingan Kata Kunci AI akan pergi ke sini]

Kesimpulan:

Pilihan optimum bergantung sepenuhnya pada keperluan aplikasi khusus anda. Mengutamakan Llama 3.1 70b untuk tugas-tugas kompleks yang memerlukan tetingkap konteks yang besar, dan Llama 3 70b untuk kelajuan dan kecekapan dalam aplikasi masa nyata atau lebih mudah. Gunakan platform seperti kata kunci AI untuk menilai secara berkesan kedua -dua model sebelum membuat keputusan anda.

Atas ialah kandungan terperinci Llama 3.1 vs llama 3: Mana yang lebih baik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!