Llama 3.3 70b在這裡！比GPT-4O-Analytics Vidhya便宜25倍

Openai最近發行的發行版，包括O1和Chatgpt Pro，已經沒有期望，尤其是由於他們缺乏API訪問和高價標籤。但是，Meta與開源美洲駝的反轉3.3 70b型號改變了景觀。該模型的性能與更大的模型相當，但成本的一小部分。本文深入研究了Llama 3.3 70B的細節。

目錄

• 什麼是Llama 3.3 70B？
• 駱駝3.3 70B建築
• 性能基準
• 培訓的技術進步
• 實際應用和測試
• 訪問美洲駝3.3 70b
• 使用Llama 3.3 70B與Ollama
• 使用Llama 3.3 70B和擁抱的臉
• 資源和基準測試工具
• 結論
• 常見問題

什麼是Llama 3.3 70B？

Llama 3.3 70b是META的700億個參數大語言模型（LLM），旨在與領先的商業模型相抗衡。其成本效益的性能與明顯更大的模型相當，代表了可訪問的高質量AI的重大進步。它建立在Llama家族的基礎上，提供了效率和易用性的實質性提高。

Meta的Llama 3.3 - 一個70B參數開源型號，與Llama 3.1 405B的性能相匹配，但成本明顯降低。它比GPT-4O便宜25倍。當前僅發短信，可在llama.com/llama-downloads上下載。 [圖片：Twitter帖子顯示性能比較]

Llama 3.3 70B vs. Llama 3.1 4005b

特徵	美洲駝3.1 4005b	美洲駝3.3 70b
參數	40050億	700億
語言支持	有限的	增強（支持8種語言）
工具集成	孤立	無縫的
成本	高的	明顯較低

駱駝3.3 70B建築

Llama 3.3採用了優化的變壓器體系結構，利用自動回歸文本生成。它的培訓結合了監督的微調（SFT）和加強學習與人類反饋（RLHF），以確保有助於和安全。這種對齊過程優先考慮準確，有用和道德的輸出。

性能基準

Llama 3.3在各種基準測試中表現出令人印象深刻的性能，通常匹配或超過更大，更昂貴的型號：

1. 指導以下和漫長的上下文：比較GPT-4O和Google的雙子座，可處理多達128,000個令牌。
2. 數學和邏輯推理：在某些數學任務中顯示出勝過GPT-40的潛力。
3. 成本效益：比GPT-4O便宜得多，估計價格便宜約25倍。

在以下表中提供了與GPT-4O，Gemini Pro 1.5和Amazon Nova Pro的詳細基準比較：[插入表顯示基準結果]。

技術進步和培訓

Llama 3.3受益於對齊和增強學習技術的進步。經過15萬億代幣的培訓，它具有128,000個令牌的上下文窗口，並具有2023年12月的知識截止。獨立評估，例如通過人工分析的評估，證實了其高質量的性能。 [插入圖表顯示人工分析結果]。

實際應用和測試

Llama 3.3在各種應用中顯示出承諾：

1. 代碼生成：有效地生成功能代碼。
2. 指令以下：始終準確遵循複雜說明。
3. 本地部署：與較大型號相比，本地部署更容易在本地部署。

訪問美洲駝3.3 70b

Llama 3.3可以通過多個渠道訪問：

• 奧拉馬（AMA）
• GROQ控制台遊樂場
• 元的github
• 擁抱臉

使用Llama 3.3 70B與Ollama和擁抱的臉

文章中的單獨部分提供了用於訪問和利用Llama 3.3 70B的詳細說明和代碼示例。 [插入兩個平台的詳細說明和代碼片段]。

資源和基準測試工具

• 人工分析提供了全面的基準數據。
• 各種社交媒體來源提供最新的信息和社區討論。

結論

Llama 3.3 70b提供了高性能和負擔能力的令人信服的融合。它的開源性質和可訪問性使其成為尋求具有成本效益高質量LLM的開發人員和研究人員的寶貴工具。

常見問題

Q1。什麼是Llama 3.3 70B？答：Meta的開源LLM具有700億參數，以低成本提供高性能。

Q2。與Llama 3.1 405B相比如何？答：類似的性能，提高效率，多語言支持和較低的成本。

Q3。為什麼Llama 3.3具有成本效益？答：與領先的商業模型相比，定價明顯降低。

Q4。 Llama 3.3的主要優勢是什麼？答：出色的指導以下，代碼生成，多語言功能和長篇文化處理。

Q5。我在哪裡可以訪問美洲駝3.3 70B？答：通過Ollama，擁抱的臉和各種託管服務。

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