Llama 3.3 70b ada di sini! 25x lebih murah daripada gpt-4o- analisis vidhya

Siaran baru -baru ini Openai, termasuk O1 dan Chatgpt Pro, tidak mendapat jangkaan, terutamanya memandangkan kekurangan akses API dan tag harga yang tinggi. Walau bagaimanapun, penolakan Meta dengan model Llama 3.3 70B terbuka telah mengalihkan landskap. Model ini mempunyai prestasi yang setanding dengan model yang lebih besar, tetapi pada sebahagian kecil daripada kos. Artikel ini menyelidiki butiran Llama 3.3 70b.

Jadual Kandungan

• Apa itu llama 3.3 70b?
• Llama 3.3 70B Senibina
• Penanda aras prestasi
• Kemajuan teknikal dalam latihan
• Aplikasi praktikal dan ujian
• Mengakses llama 3.3 70b
• Menggunakan llama 3.3 70b dengan ollama
• Menggunakan llama 3.3 70b dengan wajah pelukan
• Sumber dan alat penanda aras
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apa itu llama 3.3 70b?

Llama 3.3 70b adalah model bahasa besar 70 bilion (LLM) dari Meta, yang direka untuk menyaingi model komersial terkemuka. Prestasi kos efektifnya, setanding dengan model yang lebih besar, mewakili kemajuan besar dalam AI yang berkualiti tinggi, yang berkualiti tinggi. Ia membina keluarga Llama, yang menawarkan peningkatan yang besar dalam kecekapan dan kemudahan penggunaan.

META's Llama 3.3-Parameter 70B Parameter Open-Source yang sepadan dengan prestasi Llama 3.1 405b, tetapi pada kos yang jauh lebih rendah. Ia lebih kurang 25x lebih murah daripada GPT-4O. Pada masa ini teks sahaja, tersedia untuk dimuat turun di llama.com/llama-downloads. [Imej: Pos Twitter menunjukkan perbandingan prestasi]

Llama 3.3 70B vs Llama 3.1 4005b

Ciri	Llama 3.1 4005b	Llama 3.3 70b
Parameter	405 bilion	70 bilion
Sokongan bahasa	Terhad	Dipertingkatkan (8 bahasa disokong)
Integrasi Alat	Terpencil	Lancar
Kos	Tinggi	Jauh lebih rendah

Llama 3.3 70B Senibina

Llama 3.3 menggunakan seni bina pengubah yang dioptimumkan, menggunakan generasi teks auto-regresif. Latihannya menggabungkan penalaan yang diselia (SFT) dan pembelajaran tetulang dengan maklum balas manusia (RLHF) untuk memastikan kebijaksanaan dan keselamatan. Proses penjajaran ini mengutamakan output yang tepat, berguna, dan etika.

Penanda aras prestasi

Llama 3.3 menunjukkan prestasi yang mengagumkan di pelbagai tanda aras, sering memadankan atau melebihi model yang lebih besar dan lebih mahal:

1. Arahan berikut dan konteks yang panjang: Bandingkan dengan baik dengan GPT-4O dan Gemini Google, mengendalikan sehingga 128,000 token.
2. Penalaran matematik dan logik: Menunjukkan potensi untuk mengatasi GPT-40 dalam tugas-tugas matematik tertentu.
3. Keberkesanan kos: jauh lebih murah daripada GPT-4O, dianggarkan sekitar 25 kali lebih murah.

Perbandingan penanda aras terperinci terhadap GPT-4O, Gemini Pro 1.5, dan Amazon Nova Pro disediakan dalam jadual berikut: [Masukkan jadual yang menunjukkan hasil penanda aras].

Kemajuan dan latihan teknikal

Llama 3.3 Manfaat dari kemajuan dalam penjajaran dan teknik pembelajaran tetulang. Dilatih pada 15 trilion token, ia mempunyai tetingkap konteks 128,000 token dan pemotongan pengetahuan pada Disember 2023. Penilaian bebas, seperti yang oleh analisis buatan, mengesahkan prestasi berkualiti tinggi. [Masukkan carta yang menunjukkan hasil analisis buatan].

Aplikasi praktikal dan ujian

Llama 3.3 menunjukkan janji dalam pelbagai aplikasi:

1. Penjanaan Kod: Menghasilkan kod berfungsi dengan cekap.
2. Arahan berikut: Secara konsisten mengikuti arahan kompleks dengan tepat.
3. Penyebaran tempatan: Lebih mudah digunakan secara tempatan berbanding dengan model yang lebih besar.

Mengakses llama 3.3 70b

Llama 3.3 boleh diakses melalui beberapa saluran:

• Ollama (AMA)
• Groq Console Playground
• GitHub Meta
• Memeluk muka

Menggunakan llama 3.3 70b dengan ollama dan memeluk wajah

Arahan terperinci dan contoh kod untuk mengakses dan menggunakan LLAMA 3.3 70B melalui Ollama dan muka pelukan disediakan di bahagian berasingan dalam artikel. [Masukkan arahan terperinci dan coretan kod untuk kedua -dua platform].

Sumber dan alat penanda aras

• Analisis buatan menyediakan data penanda aras yang komprehensif.
• Pelbagai sumber media sosial menawarkan maklumat terkini dan perbincangan komuniti.

Kesimpulan

Llama 3.3 70B menawarkan gabungan prestasi dan kemampuan yang tinggi. Sifat dan kebolehcapaian sumbernya menjadikannya alat yang berharga bagi pemaju dan penyelidik yang mencari kos efektif yang berkualiti tinggi, berkualiti tinggi.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apa itu llama 3.3 70b? A: LLM sumber terbuka Meta dengan 70 bilion parameter, menawarkan prestasi tinggi pada kos rendah.

S2. Bagaimanakah ia dibandingkan dengan Llama 3.1 405b? A: Prestasi yang sama dengan kecekapan yang lebih baik, sokongan berbilang bahasa, dan kos yang lebih rendah.

Q3. Kenapa llama 3.3 kos efektif? A: Harga yang jauh lebih rendah berbanding dengan model komersil terkemuka.

Q4. Apakah kekuatan utama llama 3.3? A: Arahan yang sangat baik berikut, penjanaan kod, keupayaan berbilang bahasa, dan pengendalian konteks panjang.

S5. Di mana saya boleh mengakses llama 3.3 70b? A: Melalui Ollama, memeluk muka, dan pelbagai perkhidmatan yang dihoskan.

Atas ialah kandungan terperinci Llama 3.3 70b ada di sini! 25x lebih murah daripada gpt-4o- analisis vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!