Meta的Llama 3.1:與GPT-4O MINI進(jìn)行深入研究和比較
2024年目睹了生成AI的顯著進(jìn)步。在Openai發(fā)布GPT-4O Mini之后,Meta推出了Llama 3.1,這是AI景觀中強(qiáng)大的競爭者。本文深入研究了Llama 3.1的功能,性能和與GPT-4O Mini在各種任務(wù)中的直接比較。
Llama 3.1的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)在于其完全開源的性質(zhì),包括代碼和數(shù)據(jù)集。這標(biāo)志著一個(gè)重要的步驟,提供了405億個(gè)參數(shù)LLM - 比GPT-3.5大的2.5倍。 Meta還發(fā)布了較小的變體(8B和70B參數(shù)),增強(qiáng)了多語言功能和通用性能。這些模型擁有本機(jī)工具支持和寬敞的上下文窗口。
建筑和培訓(xùn):
Llama 3.1采用標(biāo)準(zhǔn)的變壓器體系結(jié)構(gòu),建立在Llama和Llama 2的基礎(chǔ)上??冃У奶岣咴从谠鰪?qiáng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量,多樣性和培訓(xùn)量表的提高。培訓(xùn)過程涉及兩個(gè)階段:
- 預(yù)訓(xùn)練:大量的多語言文本語料庫用于下一步的預(yù)測(cè),使模型能夠?qū)W習(xí)語言結(jié)構(gòu)和世界知識(shí)。
- 訓(xùn)練后(微調(diào)):此階段通過監(jiān)督的微調(diào)(SFT)和直接偏好優(yōu)化(DPO)將模型與人類的反饋保持一致,從而結(jié)合了工具使用和改進(jìn)編碼和推理。
性能基準(zhǔn)和比較:
Llama 3.1始終優(yōu)于各種基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的其他LLM。在許多測(cè)試中,即使是8B參數(shù)變體都超過了GPT-3.5渦輪增壓器。人類評(píng)估表明,與GPT-4O MINI相比,Llama 3.1在推理和編碼方面具有優(yōu)勢(shì),但與GPT-4O和Claude 3.5相比,多語言任務(wù)的某些弱點(diǎn)。
可用性和定價(jià):
Llama 3.1的開源自然可確??稍L問性。在擁抱面上很容易獲得模型權(quán)重,從而使開發(fā)人員可以自定義并為特定應(yīng)用程序微調(diào)模型。盡管封閉的車型通常具有成本效益,但Llama 3.1提供了競爭性的定價(jià),尤其是其較小的變體。
面對(duì)面的比較(Llama 3.1 8B與GPT-4O Mini):
對(duì)十項(xiàng)任務(wù)進(jìn)行了比較分析:零射門和幾乎沒有射擊的分類,Python和SQL編碼,信息提取,閉合域和開放域問題答案,文檔匯總,轉(zhuǎn)換和翻譯。這兩種模型都表現(xiàn)出強(qiáng)勁的性能,Llama 3.1在某些任務(wù)中表現(xiàn)出質(zhì)量稍好,而GPT-4O MINI則顯示出卓越的指導(dǎo)。 Llama 3.1在一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的數(shù)學(xué)問題上表現(xiàn)出色,這通常會(huì)使其他LLMS迷惑。
(示例圖像 - 替換為實(shí)際比較結(jié)果表)
結(jié)論:
Llama 3.1和GPT-4O Mini都代表了生成AI的重大進(jìn)步。它們之間的選擇取決于特定的需求和優(yōu)先級(jí)。 Llama 3.1在某些復(fù)雜任務(wù)中的開源性質(zhì)和卓越的性能使其成為令人信服的選擇,尤其是對(duì)于優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)隱私和可定制性的用戶而言。 GPT-4O MINI提供了易于訪問和強(qiáng)大的整體性能。未來對(duì)Llama 3.1具有令人興奮的可能性,并具有針對(duì)各個(gè)領(lǐng)域量身定制的專業(yè)版本。
COLAB筆記本(替換為實(shí)際鏈接)
參考:
[1] Meta AI博客: https://ipnx.cn/link/21c9bc90ecc8a2e623d4f0bec82b4c8 [2]人工分析: https://ipnx.cn/link/link/1c1608a8.8a8a8a8bb.cn/ipnx.cn/ [3] Llama 3研究論文: https://ipnx.cn/link/cab8961422e0f17f17f3795d82388e9204b
(注意:需要將圖像占位符替換為輸入中的實(shí)際圖像。此外,需要添加參考文獻(xiàn)和COLAB筆記本中的鏈接。)
以上是Meta Llama 3.1:開源AI模型搭配GPT-4O MINI的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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