Llama 3 sau GPT-4 este mai bun?

Llama 3 și GPT-4 sunt două dintre cele mai avansate modele de limbaj mari (LLM) disponibile publicului. Să vedem care LLM este mai bun comparând ambele modele în ceea ce privește multimodalitatea, lungimea contextului, performanța și costul.

Cuprins

• Ce este GPT-4?
• Ce este Llama 3?
• Multimodal
• Lungimea contextului
• Eficienţă
• Preţ
• Accesibilitate
• GPT-4 sau Llama 3 care este mai bun?

Ce este GPT-4?

GPT-4 este cel mai recent model de limbaj mare (LLM) dezvoltat de OpenAI. Se bazează pe baza modelelor GPT-3 mai vechi, folosind diferite tehnici de antrenament și optimizare, folosind un set de date mult mai mare. Acest lucru a crescut semnificativ dimensiunea parametrilor GPT-4, despre care se zvonește că are un total de 1,7 trilioane de parametri din modelele sale experte mai mici. Cu noi instruiri, optimizări și un număr mai mare de parametri, GPT-4 oferă îmbunătățiri în raționament, rezolvarea problemelor, înțelegerea contextului și o mai bună gestionare a instrucțiunilor nuanțate.

În prezent, există 3 variante ale modelului:

• GPT-4 : O evoluție de la GPT-3 cu îmbunătățiri semnificative în ceea ce privește viteza, acuratețea și baza de cunoștințe.
• GPT-4 Turbo : O versiune optimizată a GPT-4, concepută pentru a oferi performanțe mai rapide, reducând în același timp costurile de operare.
• GPT-4o (Omni) : extinde capacitățile lui GPT-4 prin integrarea intrărilor și ieșirilor multimodale, inclusiv text, imagini și audio.

Acum puteți accesa toate cele trei modele GPT-4 abonându-vă la serviciul API al OpenAI, interacționând cu ChatGPT sau prin servicii precum Descript, Perplexity AI și multe alte servicii auxiliare de la Microsoft.

Ce este Llama 3?

Llama 3 este un LLM open-source dezvoltat de Meta AI (compania-mamă a Facebook, Instagram și WhatsApp), instruit folosind o combinație de reglare fină supravegheată, eșantionare și optimizare a politicilor cu un set de date divers, inclusiv milioane de adnotări umane. De exemplu, programul său de instruire se concentrează pe solicitări de înaltă calitate și pe clasarea priorităților, având ca scop crearea unui model AI flexibil și capabil.

Puteți accesa Llama 3 prin Meta AI, chatbot-ul său generativ AI. Alternativ, puteți rula LLM local pe computer, descărcând modelele Llama 3 și încărcându-le prin Ollama, Open WebUI sau LM Studio.

Multimodal

Lansarea lui GPT-4o a adus în sfârșit informații inițiale care arată că GPT-4 este multimodal. Acum puteți accesa aceste funcții multimodale interacționând cu ChatGPT folosind modelul GPT-4o. Din iunie 2024, GPT-4o nu are nicio modalitate încorporată de a genera video și audio. Cu toate acestea, este capabil să genereze text și imagini pe baza intrărilor video și audio.

Llama 3 intenționează, de asemenea, să ofere un model multimodal pentru viitorul Llama 3 400B. Cel mai probabil va integra tehnologii similare cu CLIP (Contrast Language-Imager Pre-Training) pentru a genera imagini folosind tehnicile de învățare Zero-shot. Dar, deoarece Llama 400B este încă în pregătire, singura modalitate prin care modelele 8B și 70B pot genera imagini este utilizarea extensiilor precum LLaVa, Visual-LLaMA și LLaMA-VID. Începând de acum, Llama 3 este un model bazat exclusiv pe limbă, care poate prelua text, imagini și sunet ca intrare pentru a genera text.

Lungimea contextului

Lungimea contextului se referă la cantitatea de text pe care un model poate procesa simultan. Acesta este un factor important atunci când se iau în considerare capacitățile unui LLM, deoarece determină cantitatea de context în care modelul poate opera atunci când interacționează cu utilizatorul. În general, lungimea mai mare a contextului face ca LLM să fie mai bun, deoarece oferă un nivel mai ridicat de coerență, continuitate și poate reduce repetarea erorilor în timpul interacțiunii.

Modelele Llama 3 au o lungime efectivă a contextului de 8.000 de jetoane (aproximativ 6.400 de cuvinte). Aceasta înseamnă că modelul Llama 3 va avea o memorie contextuală de aproximativ 6.400 de cuvinte în interacțiune. Orice cuvânt care depășește limita de 8.000 de jetoane va fi ignorat și nu va oferi niciun context suplimentar în timpul interacțiunii.

În schimb, GPT-4 acceptă acum lungimi de context semnificativ mai mari, de 32.000 de jetoane (aproximativ 25.600 de cuvinte) pentru utilizatorii ChatGPT și 128.000 de jetoane (aproximativ 102.400 de cuvinte) pentru cei care folosesc punctul final API. Acest lucru oferă modelului GPT-4 un avantaj în gestionarea conversațiilor extinse și capacitatea de a citi documente lungi sau chiar cărți întregi.

Eficienţă

Să comparăm performanța analizând raportul de referință Llama 3 din 18 aprilie 2024 de la Meta AI și GPT-4 din 14 mai 2024, raportul GitHub al OpenAI. Iată rezultatele:

Iată ce măsoară fiecare criteriu:

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding) : Evaluează capacitatea modelului de a înțelege și de a răspunde la întrebări pe o varietate de subiecte academice.
• GPTQA (General Purpose Question Answering) : evaluează capacitatea modelului de a răspunde la întrebările din lumea reală într-un domeniu deschis
• MATEMATICĂ : Testează capacitatea modelului de a rezolva probleme.
• HumanEval : Măsoară capacitatea modelului de a genera codul corect pe baza solicitărilor date de programare umană.
• DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs) : evaluează capacitatea modelului de a efectua raționament discret și de a răspunde la întrebări bazate pe pasaje de text.

Benchmark-urile recente evidențiază diferențele de performanță dintre modelele GPT-4 și Llama 3. În timp ce modelul Llama 3 8B pare să fie semnificativ în urmă, modelele 70B și 400B au performanțe mai mici, dar similare cu modelele GPT-4o și GPT-4 Turbo în ceea ce privește cunoștințele academice și generale, citirea și înțelegerea, raționamentul și logica și codificarea. Cu toate acestea, niciun model Llama 3 nu a atins încă performanța GPT-4 în termeni pur matematici.

Preţ

Costul este un factor important pentru mulți utilizatori. Modelul GPT-4o al OpenAI este disponibil gratuit pentru toți utilizatorii ChatGPT, cu o limită de 16 mesaje la fiecare 3 ore. Dacă aveți nevoie de mai multe, va trebui să vă abonați la ChatGPT Plus pentru 20 USD/lună pentru a extinde limita de mesaje GPT-4o la 80 și pentru a obține acces la modele GPT-4 suplimentare.

Pe de altă parte, atât modelele Llama 3 8B, cât și 70B sunt open source și gratuite, ceea ce poate fi un avantaj semnificativ pentru dezvoltatori și cercetători care caută o soluție rentabilă, fără a compromite performanța.

Accesibilitate

Modelele GPT-4 sunt accesibile pe scară largă prin chatbot-ul AI generativ ChatGPT al OpenAI și prin API-ul său. De asemenea, puteți utiliza GPT-4 pe Microsoft Copilot, care este o modalitate de a utiliza gratuit GPT-4 . Această disponibilitate largă asigură că utilizatorii își pot folosi cu ușurință capacitățile în diferite cazuri de utilizare. În schimb, Llama 3 este un proiect open source care oferă flexibilitate de model și încurajează experimentarea și colaborarea mai largă în cadrul comunității AI. Această abordare cu acces deschis ar putea democratiza tehnologia AI, făcând-o disponibilă unui public mai larg.

În timp ce ambele modele sunt disponibile, GPT-4 este mult mai ușor de utilizat, deoarece este integrat în instrumente și servicii de productivitate populare. Pe de altă parte, Llama 3 este integrat în principal în platforme de cercetare și afaceri precum Amazon Bedrock, Ollama și DataBricks (cu excepția suportului de chat Meta AI), care nu atrage o piață mai mare de utilizatori non-tehnici.

GPT-4 sau Llama 3 care este mai bun?

Deci care LLM este mai bun? GPT-4 este un LLM mai bun. GPT-4 excelează la multimodalitate, cu capabilități avansate de gestionare a textului, imaginii și intrării audio, în timp ce funcții similare ale Llama 3 sunt încă în curs de dezvoltare. GPT-4 oferă, de asemenea, o lungime de context mult mai mare și o performanță mai bună și este accesibil pe scară largă prin instrumente și servicii populare, făcând GPT-4 mai ușor de utilizat.

Cu toate acestea, este important de subliniat că modelele Llama 3 au funcționat foarte bine pentru un proiect gratuit și open source. Ca atare, Llama 3 rămâne un LLM proeminent, favorizat de cercetători și companii pentru natura sa gratuită și open source, oferind în același timp performanțe impresionante, flexibilitate și caracteristici de securitate fiabile. În timp ce consumatorul general nu poate găsi imediat o utilizare pentru Llama 3, acesta rămâne cea mai viabilă opțiune pentru mulți cercetători și întreprinderi.

Pe scurt, în timp ce GPT-4 se remarcă prin capabilitățile sale multimodale avansate, lungimea mai mare a contextului și integrarea perfectă în instrumente utilizate pe scară largă, Llama 3 oferă o alternativă valoroasă prin natura sa open-source, permițând mai multă personalizare și economii de costuri. Deci, în ceea ce privește aplicația, GPT-4 este ideal pentru cei care caută ușurință în utilizare și caracteristici cuprinzătoare într-un singur model, în timp ce Llama 3 este potrivit pentru dezvoltatori și cercetători care caută flexibilitate și adaptabilitate.