Meta的Llama 3.1 70b和Llama 3 70b：詳細的比較

Meta最近發(fā)布了Llama 3.1，包括70B參數(shù)模型，以及較大和較小的變體。此次升級是在三個月前的Llama 3發(fā)布之後發(fā)布的。儘管Llama 3.1 405B在各種基準中的GPT-4和Claude 3 Opus的性能都具有出色的性能，但其生成速度較慢，TTFT較高（首先是標記時間）可能會限制其對許多應用程序的實用性。這使Llama 3.1 70B成為尋求準備生產(chǎn)或自托模型的開發(fā)人員的引人入勝的替代方案。但是，它如何與其前任Llama 3 70B相抵觸？

該分析比較Llama 3.1 70B和Llama 3 70B，檢查了不同用例的性能，效率和適用性，以幫助您選擇合適的模型。

一目了然的關(guān)鍵差異：

Llama 3.1 70B的增強：

Llama 3.1 70B的最顯著改進是其擴展的上下文窗口（128K與8K），並翻了一番，最大輸出令牌（4096 vs. 2048）。這大大提高了其處理複雜，長格式任務(wù)的能力。

基準性能：

Llama 3.1 70b通常優(yōu)於Llama 3 70b，尤其是在數(shù)學推理（數(shù)學）中。但是，人類事件顯示編碼性能略有下降。

速度和效率：

對關(guān)鍵字的測試AI的模型遊樂場顯示出明顯的速度差異：

• 潛伏期：美洲駝3 70b（4.75s）的速度要比Llama 3.1 70b（13.85s）快得多。
• TTFT： Llama 3 70b（0.32s）顯示出比Llama 3.1 70b（0.60s）的實質(zhì)性優(yōu)勢。
• 吞吐量： Llama 3 70b（114個令牌/秒）多倍以多倍的五倍（50標記/秒）的吞吐量。

這些結(jié)果突出了Llama 3 70B在實時應用中的優(yōu)勢。

跨任務(wù)的性能（關(guān)鍵字AI測試）：

• 編碼：這兩種模型都表現(xiàn)良好，但是Llama 3 70B通常會產(chǎn)生更簡潔且可讀的代碼。
• 文檔處理：兩者都達到了很高的精度，但是Llama 3 70b要快得多，僅受其較小的上下文窗口（8-10頁）的限制。 Llama 3.1 70B有效地處理了更長的文檔，儘管較慢。
• 邏輯推理：美洲駝3.1 70b明顯勝過駱駝3 70b。

模型建議：

• Llama 3.1 70b：理想的長形式內(nèi)容，複雜的文檔分析和需要廣泛背景的任務(wù)。不適合時間敏感的應用。
• Llama 3 70b：最適合實時互動，快速響應，有效的編碼和較短的文檔。對於很長的文檔或複雜的推理而言，這並不理想。

選擇正確的模型：

關(guān)鍵字AI提供了一個平臺，可以輕鬆測試和比較包括Llama 3.1和Llama 3在內(nèi)的許多LLM。這可以在進行特定模型之前進行直接性能比較。 [關(guān)鍵字的圖像AI比較工具將進入此處]

結(jié)論：

最佳選擇完全取決於您的特定應用程序要求。優(yōu)先考慮Llama 3.1 70B，用於需要大的上下文窗口的複雜任務(wù)，而Llama 3 70B，以實時或更簡單的應用程序中的速度和效率。在做出決定之前，利用諸如關(guān)鍵字AI之類的平臺來有效評估這兩個模型。

以上是Llama 3.1 vs Llama 3：哪個更好？的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！