メタラマ3.1：オープンソースAIモデルがGPT-4O MINIを使用します

メタのラマ3.1：GPT-4Oミニとの深いダイビングと比較

2024年は、生成AIの顕著な進歩を目撃しました。 OpenaiがGPT-4O MINIのリリースに続いて、MetaはAIランドスケープの強力な候補であるLlama 3.1を発売しました。この記事では、Llama 3.1の機能、パフォーマンス、およびさまざまなタスクにわたるGPT-4o Miniとの直接的な比較を掘り下げています。

Llama 3.1の重要な強さは、コードやデータセットを含む、完全にオープンソースの性質にあります。これは重要なステップであり、大規模な405億パラメーターLLMを提供します。これは、GPT-3.5のほぼ2.5倍です。また、Metaはより小さなバリアント（8bおよび70bパラメーター）をリリースし、多言語機能と汎用性能を向上させました。これらのモデルは、ネイティブツールサポートと広大なコンテキストウィンドウを誇っています。

アーキテクチャとトレーニング：

Llama 3.1は、LlamaとLlama 2の基礎の上に構築された標準的なトランスアーキテクチャを採用しています。パフォーマンスの改善は、データの品質、多様性、およびトレーニングスケールの向上に起因しています。トレーニングプロセスには2つの段階が含まれます。

• トレーニング前：大規模な多言語テキストコーパスが次のトークン予測に使用され、モデルが言語構造と世界の知識を学習できるようにします。
• トレーニング後（微調整）：この段階は、コーディングされた微調整（SFT）および直接選好最適化（DPO）を介したモデルを人間のフィードバックと並べ、コーディングと推論にツール使用と改善を取り入れています。

パフォーマンスベンチマークと比較：

Llama 3.1は、さまざまなベンチマークデータセットで他のLLMを常に上回っています。 8Bパラメーターバリアントでさえ、多くのテストでGPT-3.5ターボを上回ります。人間の評価では、Llama 3.1がGPT-4o Miniに比較的実行され、推論とコーディングの強みがありますが、GPT-4oおよびClaude 3.5と比較して多言語タスクのいくつかの弱点があります。

可用性と価格設定：

Llama 3.1のオープンソースの自然は、アクセシビリティを保証します。モデルの重みはHuggingfaceで容易に利用でき、開発者は特定のアプリケーションのモデルをカスタマイズおよび微調整できます。閉じたモデルはしばしば費用対効果を誇っていますが、Llama 3.1は競争力のある価格設定、特により小さなバリアントを提供します。

直接比較（llama 3.1 8b vs. gpt-4o mini）：

ゼロショットと少数のショット分類、PythonおよびSQLコーディング、情報抽出、閉鎖ドメインとオープンドメインの質問応答、文書の要約、変換、翻訳など、10のタスクで比較分析が行われました。どちらのモデルも強力なパフォーマンスを示し、Llama 3.1は特定のタスクでわずかに優れた品質を示し、GPT-4o Miniは次のように優れた命令を示しました。 Llama 3.1は、特に他のLLMをしばしば切り詰める挑戦的な数学的問題に優れていました。

（例画像 - 実際の比較結果テーブルに置き換えます）

結論：

Llama 3.1とGPT-4O MINIはどちらも生成AIの重要な進歩を表しています。それらの選択は、特定のニーズと優先順位に依存します。 Llama 3.1のオープンソースの性質と特定の複雑なタスクでの優れたパフォーマンスにより、特にデータのプライバシーとカスタマイズ性に優先順位を付けるためのユーザーにとって、説得力のあるオプションになります。 GPT-4o Miniは、アクセスの容易さと強力な全体的なパフォーマンスを提供します。将来は、さまざまなドメインに合わせた専門的なバージョンの可能性を備えたLlama 3.1のエキサイティングな可能性を保持しています。

colabノートブック（実際のリンクと交換）

参考文献：

[1]メタAIブログ： https：//www.php.cn/link/21c9bc90ecc8a2e623d4f0beac82b4c8 [2]人工分析： https://www.php.cn/link/1c1608a9365a888dc7e6a214c7e6a214c7e6a [3] llama 3研究論文： https：//www.php.cn/link/cab8961422e0f17f3795d82388e9204b

（注：画像プレースホルダーは、入力の実際の画像に置き換える必要があります。また、参照とコラブノートブックのリンクを追加する必要があります。）

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