Llama 3.3 70b在这里！比GPT-4O-Analytics Vidhya便宜25倍

Openai最近发行的发行版，包括O1和Chatgpt Pro，已经没有期望，尤其是由于他们缺乏API访问和高价标签。但是，Meta与开源美洲驼的反转3.3 70b型号改变了景观。该模型的性能与更大的模型相当，但成本的一小部分。本文深入研究了Llama 3.3 70B的细节。

目录

• 什么是Llama 3.3 70B？
• 骆驼3.3 70B建筑
• 性能基准
• 培训的技术进步
• 实际应用和测试
• 访问美洲驼3.3 70b
• 使用Llama 3.3 70B与Ollama
• 使用Llama 3.3 70B和拥抱的脸
• 资源和基准测试工具
• 结论
• 常见问题

什么是Llama 3.3 70B？

Llama 3.3 70b是META的700亿个参数大语言模型（LLM），旨在与领先的商业模型相抗衡。其成本效益的性能与明显更大的模型相当，代表了可访问的高质量AI的重大进步。它建立在Llama家族的基础上，提供了效率和易用性的实质性提高。

Meta的Llama 3.3 - 一个70B参数开源型号，与Llama 3.1 405B的性能相匹配，但成本明显降低。它比GPT-4O便宜25倍。当前仅发短信，可在llama.com/llama-downloads上下载。 [图片：Twitter帖子显示性能比较]

Llama 3.3 70B vs. Llama 3.1 4005b

特征	美洲驼3.1 4005b	美洲驼3.3 70b
参数	40050亿	700亿
语言支持	有限的	增强（支持8种语言）
工具集成	孤立	无缝的
成本	高的	明显较低

骆驼3.3 70B建筑

Llama 3.3采用了优化的变压器体系结构，利用自动回归文本生成。它的培训结合了监督的微调（SFT）和加强学习与人类反馈（RLHF），以确保有助于和安全。这种对齐过程优先考虑准确，有用和道德的输出。

性能基准

Llama 3.3在各种基准测试中表现出令人印象深刻的性能，通常匹配或超过更大，更昂贵的型号：

1. 指导以下和漫长的上下文：比较GPT-4O和Google的双子座，可处理多达128,000个令牌。
2. 数学和逻辑推理：在某些数学任务中显示出胜过GPT-40的潜力。
3. 成本效益：比GPT-4O便宜得多，估计价格便宜约25倍。

在以下表中提供了与GPT-4O，Gemini Pro 1.5和Amazon Nova Pro的详细基准比较：[插入表显示基准结果]。

技术进步和培训

Llama 3.3受益于对齐和增强学习技术的进步。经过15万亿代币的培训，它具有128,000个令牌的上下文窗口，并具有2023年12月的知识截止。独立评估，例如通过人工分析的评估，证实了其高质量的性能。 [插入图表显示人工分析结果]。

实际应用和测试

Llama 3.3在各种应用中显示出承诺：

1. 代码生成：有效地生成功能代码。
2. 指令以下：始终准确遵循复杂说明。
3. 本地部署：与较大型号相比，本地部署更容易在本地部署。

访问美洲驼3.3 70b

Llama 3.3可以通过多个渠道访问：

• 奥拉马（AMA）
• GROQ控制台游乐场
• 元的github
• 拥抱脸

使用Llama 3.3 70B与Ollama和拥抱的脸

文章中的单独部分提供了用于访问和利用Llama 3.3 70B的详细说明和代码示例。 [插入两个平台的详细说明和代码片段]。

资源和基准测试工具

• 人工分析提供了全面的基准数据。
• 各种社交媒体来源提供最新的信息和社区讨论。

结论

Llama 3.3 70b提供了高性能和负担能力的令人信服的融合。它的开源性质和可访问性使其成为寻求具有成本效益高质量LLM的开发人员和研究人员的宝贵工具。

常见问题

Q1。什么是Llama 3.3 70B？答：Meta的开源LLM具有700亿参数，以低成本提供高性能。

Q2。与Llama 3.1 405B相比如何？答：类似的性能，提高效率，多语言支持和较低的成本。

Q3。为什么Llama 3.3具有成本效益？答：与领先的商业模型相比，定价明显降低。

Q4。 Llama 3.3的主要优势是什么？答：出色的指导以下，代码生成，多语言功能和长篇文化处理。

Q5。我在哪里可以访问美洲驼3.3 70B？答：通过Ollama，拥抱的脸和各种托管服务。

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