Llama 3.1 vs Llama 3：哪個更好？

Meta的Llama 3.1 70b和Llama 3 70b：詳細的比較

Meta最近發布了Llama 3.1，包括70B參數模型，以及較大和較小的變體。此次升級是在三個月前的Llama 3發布之後發布的。儘管Llama 3.1 405B在各種基準中的GPT-4和Claude 3 Opus的性能都具有出色的性能，但其生成速度較慢，TTFT較高（首先是標記時間）可能會限制其對許多應用程序的實用性。這使Llama 3.1 70B成為尋求準備生產或自托模型的開發人員的引人入勝的替代方案。但是，它如何與其前任Llama 3 70B相抵觸？

該分析比較Llama 3.1 70B和Llama 3 70B，檢查了不同用例的性能，效率和適用性，以幫助您選擇合適的模型。

一目了然的關鍵差異：

特徵	駱駝3.1 70b	駱駝3 70B
參數	700億	700億
定價	$ 0.9/100萬令牌	$ 0.9/100萬令牌
上下文窗口	128K	8k
最大輸出令牌	4096	2048
知識截止	2023年12月	2023年12月

Llama 3.1 70B的增強：

Llama 3.1 70B的最顯著改進是其擴展的上下文窗口（128K與8K），並翻了一番，最大輸出令牌（4096 vs. 2048）。這大大提高了其處理複雜，長格式任務的能力。

基準性能：

基準	駱駝3.1 70b	駱駝3 70B
mmlu	86	82
GSM8K	95.1	93
數學	68	50.4
人類	80.5	81.7

Llama 3.1 70b通常優於Llama 3 70b，尤其是在數學推理（數學）中。但是，人類事件顯示編碼性能略有下降。

速度和效率：

對關鍵字的測試AI的模型遊樂場顯示出明顯的速度差異：

• 潛伏期：美洲駝3 70b（4.75s）的速度要比Llama 3.1 70b（13.85s）快得多。
• TTFT： Llama 3 70b（0.32s）顯示出比Llama 3.1 70b（0.60s）的實質性優勢。
• 吞吐量： Llama 3 70b（114個令牌/秒）多倍以多倍的五倍（50標記/秒）的吞吐量。

這些結果突出了Llama 3 70B在實時應用中的優勢。

跨任務的性能（關鍵字AI測試）：

• 編碼：這兩種模型都表現良好，但是Llama 3 70B通常會產生更簡潔且可讀的代碼。
• 文檔處理：兩者都達到了很高的精度，但是Llama 3 70b要快得多，僅受其較小的上下文窗口（8-10頁）的限制。 Llama 3.1 70B有效地處理了更長的文檔，儘管較慢。
• 邏輯推理：美洲駝3.1 70b明顯勝過駱駝3 70b。

模型建議：

• Llama 3.1 70b：理想的長形式內容，複雜的文檔分析和需要廣泛背景的任務。不適合時間敏感的應用。
• Llama 3 70b：最適合實時互動，快速響應，有效的編碼和較短的文檔。對於很長的文檔或複雜的推理而言，這並不理想。

選擇正確的模型：

關鍵字AI提供了一個平台，可以輕鬆測試和比較包括Llama 3.1和Llama 3在內的許多LLM。這可以在進行特定模型之前進行直接性能比較。 [關鍵字的圖像AI比較工具將進入此處]

結論：

最佳選擇完全取決於您的特定應用程序要求。優先考慮Llama 3.1 70B，用於需要大的上下文窗口的複雜任務，而Llama 3 70B，以實時或更簡單的應用程序中的速度和效率。在做出決定之前，利用諸如關鍵字AI之類的平台來有效評估這兩個模型。

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