Lama 3.3 70b est là! 25x moins cher que GPT-4O- analytics vidhya

Les sorties récentes d'OpenAI, notamment O1 et Chatgpt Pro, sont en deçà des attentes, en particulier compte tenu de leur manque d'accès à l'API et de l'étiquette de prix élevé. Cependant, le contre-mouvement de Meta avec le modèle Open-source Llama 3.3 70b a déplacé le paysage. Ce modèle possède des performances comparables à des modèles beaucoup plus grands, mais à une fraction du coût. Cet article plonge dans les détails de Llama 3.3 70b.

Table des matières

• Qu'est-ce que Llama 3.3 70b?
• LLAMA 3.3 70b Architecture
• Benchmarks de performance
• Avancées techniques en formation
• Applications pratiques et tests
• Accès à Llama 3.3 70b
• Utilisation de Llama 3.3 70b avec Ollama
• Utilisation de Llama 3.3 70b avec un visage étreint
• Ressources et outils d'analyse comparative
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Llama 3.3 70b?

LLAMA 3.3 70B est un modèle de grande langue (LLM) de 70 milliards de paramètres de Meta, conçu pour rivaliser avec les principaux modèles commerciaux. Ses performances rentables, comparables à des modèles beaucoup plus importantes, représentent une progression majeure de l'IA accessible et de haute qualité. Il s'appuie sur la famille Llama, offrant des améliorations substantielles de l'efficacité et de la facilité d'utilisation.

META'S LLAMA 3.3 - Un modèle open-source de paramètre 70B correspondant aux performances de LLAMA 3.1 405B, mais à un coût nettement inférieur. Il est environ 25 fois moins cher que GPT-4O. Actuellement uniquement, disponible en téléchargement sur llama.com/llama-downloads. [Image: la publication Twitter montrant la comparaison des performances]

LLAMA 3.3 70B contre Llama 3.1 4005b

Fonctionnalité	Lama 3.1 4005b	Lama 3.3 70b
Paramètres	405 milliards	70 milliards
Soutien aux langues	Limité	Amélioré (8 langues prises en charge)
Intégration d'outils	Isolé	Sans couture
Coût	Haut	Considérablement plus bas

LLAMA 3.3 70b Architecture

LLAMA 3.3 utilise une architecture de transformateur optimisée, en utilisant la génération de texte auto-régressive. Sa formation intègre un réglage fin supervisé (SFT) et un apprentissage par renforcement avec la rétroaction humaine (RLHF) pour assurer la protection et la sécurité. Ce processus d'alignement priorise les sorties précises, utiles et éthiques.

Benchmarks de performance

LLAMA 3.3 démontre des performances impressionnantes dans divers repères, correspondant souvent ou dépassant des modèles plus grands et plus chers:

1. Instruction suivante et contexte long: se compare favorablement à GPT-4O et aux Gémeaux de Google, gérant jusqu'à 128 000 jetons.
2. Raisonnement mathématique et logique: montre le potentiel de surpasser le GPT-40 dans certaines tâches mathématiques.
3. Effectif: beaucoup moins cher que GPT-4O, estimé à environ 25 fois moins cher.

Des comparaisons de référence détaillées contre GPT-4O, Gemini Pro 1.5 et Amazon Nova Pro sont fournies dans les tableaux suivants: [Insérer des tables montrant les résultats de référence].

Avancées techniques et formation

LLAMA 3.3 Bénéfices des progrès des techniques d'apprentissage d'alignement et de renforcement. Formé sur 15 billions de jetons, il possède une fenêtre de contexte de 128 000 jetons et une coupure de connaissances de décembre 2023. Des évaluations indépendantes, telles que celles par analyse artificielle, confirment ses performances de haute qualité. [Insérer des graphiques montrant des résultats d'analyse artificielle].

Applications pratiques et tests

Llama 3.3 est prometteur dans diverses applications:

1. Génération de code: produit efficacement le code fonctionnel.
2. Instruction SUIVANT: Suit régulièrement des instructions complexes avec précision.
3. Déploiement local: plus facile à déployer localement par rapport aux modèles plus grands.

Accès à Llama 3.3 70b

Llama 3.3 est accessible sur plusieurs canaux:

• Olllama (AMA)
• Aire de jeux de la console de grogne
• Github de Meta
• Visage étreint

Utilisation de Llama 3.3 70b avec Olllama et un visage étreint

Des instructions détaillées et des exemples de code pour accéder et utiliser LLAMA 3.3 70B via Olllama et Face étreintes sont fournis dans des sections distinctes de l'article. [Insérer des instructions détaillées et des extraits de code pour les deux plates-formes].

Ressources et outils d'analyse comparative

• L'analyse artificielle fournit des données de référence complètes.
• Diverses sources de médias sociaux offrent des informations et des discussions communautaires à jour.

Conclusion

LLAMA 3.3 70B offre un mélange convaincant de performances et d'accessibilité élevées. Sa nature open source et son accessibilité en font un outil précieux pour les développeurs et les chercheurs à la recherche de LLM de haute qualité rentables.

Questions fréquemment posées

Q1. Qu'est-ce que Llama 3.3 70b? R: Meta's Open-source LLM avec 70 milliards de paramètres, offrant des performances élevées à faible coût.

Q2. Comment se compare-t-il à Llama 3.1 405b? R: Performances similaires avec une efficacité améliorée, un support multilingue et un coût moindre.

Q3. Pourquoi Llama 3.3 est-il rentable? R: Prix significativement plus faible par rapport aux principaux modèles commerciaux.

Q4. Quelles sont les principales forces de Llama 3.3? R: Excellente instruction suivante, génération de code, capacités multilingues et manipulation à long contexte.

Q5. Où puis-je accéder à Llama 3.3 70b? R: Grâce à Olllama, à un visage étreint et à divers services hébergés.

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!