llama 3.1 vs llama 3：どちらが良いですか？

メタのllama 3.1 70bおよびllama 3 70b：詳細な比較

Metaは最近、70Bパラメーターモデルを含むLlama 3.1を大幅に小さいバリエーションとともにリリースしました。このアップグレードは、わずか3か月前のLlama 3リリースに続きます。 Llama 3.1 405bは、さまざまなベンチマークでGPT-4およびClaude 3 Opusと比較して優れたパフォーマンスを誇っていますが、生成速度が遅く、TTFTが高く（最初のトークンまで）、多くのアプリケーションの実用性が制限される可能性があります。これにより、ラマ3.1 70Bは、生産対応または自己ホストモデルを求める開発者にとって説得力のある代替手段となります。しかし、それはどのようにその前身であるLlama 3 70bに積み重なっていますか？

この分析では、LLAMA 3.1 70BとLLAMA 3 70Bを比較し、異なるユースケースのパフォーマンス、効率、適合性を調べて、適切なモデルを選択するのに役立ちます。

一目で重要な違い：

特徴	llama 3.1 70b	llama 3 70b
パラメーター	700億	700億
価格設定	$ 0.9/1Mトークン	$ 0.9/1Mトークン
コンテキストウィンドウ	128K	8k
最大出力トークン	4096	2048
知識のカットオフ	2023年12月	2023年12月

llama 3.1 70bの機能強化：

Llama 3.1 70bの最も重要な改善は、拡張されたコンテキストウィンドウ（128k対8k）であり、最大出力トークン（4096対2048）を2倍にしました。これにより、複雑で長期のタスクを処理する能力が劇的に向上します。

ベンチマークパフォーマンス：

ベンチマーク	llama 3.1 70b	llama 3 70b
mmlu	86	82
GSM8K	95.1	93
数学	68	50.4
人間	80.5	81.7

Llama 3.1 70bは一般に、特に数学的推論（数学）で、Llama 3 70bを上回ります。ただし、Humanvalはコーディングパフォーマンスのわずかな減少を示しています。

速度と効率：

キーワードAIのモデルの遊び場でのテストでは、大きな速度の違いが明らかになりました。

• レイテンシ： Llama 3 70b（4.75s）は、Llama 3.1 70b（13.85s）よりもかなり高速です。
• TTFT： Llama 3 70b（0.32s）は、Llama 3.1 70b（0.60s）よりも大きな利点を示しています。
• スループット： llama 3 70b（114トークン/秒）は、llama 3.1 70b（50トークン/秒）のスループットを2倍以上にします。

これらの結果は、リアルタイムアプリケーションにおけるLlama 3 70Bの優位性を強調しています。

タスク全体のパフォーマンス（キーワードAIテスト）：

• コーディング：両方のモデルはうまく機能しましたが、Llama 3 70bは、しばしばより簡潔で読み取り可能なコードを生成しました。
• ドキュメント処理：どちらも高精度を達成しましたが、Llama 3 70Bははるかに高速で、コンテキストウィンドウ（8〜10ページ）によってのみ制限されていました。 Llama 3.1 70bは、より遅いにもかかわらず、より長いドキュメントを効果的に処理しました。
• 論理的推論： Llama 3.1 70bは、Llama 3 70bを大幅に上回っています。

モデルの推奨事項：

• Llama 3.1 70b：長い形式のコンテンツ、複雑なドキュメント分析、および広範なコンテキストを必要とするタスクに最適です。時間に敏感なアプリケーションには適していません。
• Llama 3 70b：リアルタイムのインタラクション、迅速な応答、効率的なコーディング、およびより短いドキュメントに最適です。非常に長い文書や複雑な推論には理想的ではありません。

適切なモデルの選択：

キーワードAIは、Llama 3.1やLlama 3を含む多数のLLMを簡単にテストおよび比較するプラットフォームを提供します。これにより、特定のモデルにコミットする前に、直接性能の比較が可能になります。 [キーワードの画像AI比較ツールはこちらに移動します]

結論：

最適な選択は、特定のアプリケーション要件に完全に依存します。 LLAMA 3.1 70Bは、大きなコンテキストウィンドウを必要とする複雑なタスクに優先順位を付け、リアルタイムまたはより単純なアプリケーションで速度と効率を得るためにLlama 3 70bを使用します。キーワードAIなどのプラットフォームを利用して、決定を下す前に両方のモデルを効果的に評価します。

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