llama 3.3 70b가 여기 있습니다! GPT-4O Analytics Vidhya보다 25x 더 저렴합니다

O1 및 Chatgpt Pro를 포함한 Openai의 최근 릴리스는 특히 API 액세스 부족과 높은 가격표가 부족하여 기대치에 미치지 못했습니다. 그러나 오픈 소스 LLAMA 3.3 70B 모델과의 메타의 반격은 풍경을 변화 시켰습니다. 이 모델은 훨씬 더 큰 모델과 비교할 수있는 성능을 자랑하지만 비용의 일부입니다. 이 기사는 LLAMA 3.3 70B의 세부 사항을 탐구합니다.

목차

• Llama 3.3 70b 란 무엇입니까?
• 라마 3.3 70b 아키텍처
• 성능 벤치 마크
• 교육의 기술 발전
• 실제 응용 및 테스트
• Llama 접근 3.3 70b
• 올라마와 함께 라마 3.3 70b 사용
• 포옹 페이스와 함께 라마 3.3 70b 사용
• 리소스 및 벤치마킹 도구
• 결론
• 자주 묻는 질문

Llama 3.3 70b 란 무엇입니까?

LLAMA 3.3 70B는 Meta의 70 억 파라미터 대형 언어 모델 (LLM)으로, 선도적 인 상업용 모델과 경쟁하도록 설계되었습니다. 상당히 큰 모델과 비교할 수있는 비용 효율적인 성능은 접근 가능한 고품질 AI의 주요 발전을 나타냅니다. Llama 가족을 기반으로 효율성과 사용 편의성을 상당히 개선합니다.

메타의 LLAMA 3.3-LLAMA 3.1 405B의 성능과 일치하는 70B 매개 변수 오픈 소스 모델. GPT-4O보다 약 25 배 저렴합니다. 현재 텍스트 전용이며 llama.com/llama-downloads에서 다운로드 할 수 있습니다. [이미지 : 성능 비교를 보여주는 트위터 게시물]

라마 3.3 70b 대 라마 3.1 4005b

특징	라마 3.1 4005b	라마 3.3 70b
매개 변수	405 억	70 억
언어 지원	제한된	향상된 (8 개 언어 지원)
도구 통합	외딴	원활한
비용	높은	상당히 낮습니다

라마 3.3 70b 아키텍처

LLAMA 3.3은 자동 반복 텍스트 생성을 사용하여 최적화 된 변압기 아키텍처를 사용합니다. 교육은 도움과 안전을 보장하기 위해 감독 된 미세 조정 (SFT) 및 인간 피드백 (RLHF)과 함께 강화 학습을 통합합니다. 이 정렬 프로세스는 정확하고 유용하며 윤리적 인 생산량을 우선시합니다.

성능 벤치 마크

LLAMA 3.3은 다양한 벤치 마크에서 인상적인 성능을 보여줍니다. 종종 더 크고 더 비싼 모델과 일치하거나 초과합니다.

1. 지시 다음과 긴 맥락 : GPT-4O 및 Google의 Gemini와 유리하게 128,000 개의 토큰을 처리합니다.
2. 수학적 및 논리적 추론 : 특정 수학적 작업에서 GPT-40을 능가 할 수있는 잠재력을 보여줍니다.
3. 비용 효율성 : GPT-4O보다 상당히 저렴하며 약 25 배 저렴한 가격으로 추정됩니다.

GPT-4O, Gemini Pro 1.5 및 Amazon Nova Pro에 대한 자세한 벤치 마크 비교는 다음 테이블에 제공됩니다. [벤치 마크 결과를 보여주는 테이블 삽입].

기술 발전 및 교육

LLAMA 3.3 정렬 및 강화 학습 기술의 발전으로 인한 이점. 15 조의 토큰으로 훈련 된이 제품은 128,000 개의 토큰의 컨텍스트 창과 2023 년 12 월의 지식 컷오프를 자랑합니다. 인공 분석에 의한 독립적 인 평가는 고품질 성능을 확인합니다. [인공 분석 결과를 보여주는 차트 삽입].

실제 응용 및 테스트

LLAMA 3.3은 다양한 응용 프로그램에서 약속을 보여줍니다.

1. 코드 생성 : 기능 코드를 효율적으로 생성합니다.
2. 지침 다음 : 지속적으로 복잡한 지침을 정확하게 따릅니다.
3. 로컬 배포 : 대형 모델에 비해 로컬로 배포하기 쉽습니다.

Llama 접근 3.3 70b

LLAMA 3.3은 여러 채널을 통해 액세스 할 수 있습니다.

• 올라마 (AMA)
• 그로크 콘솔 놀이터
• 메타의 github
• 포옹 얼굴

올라마와 포옹 얼굴과 함께 라마 3.3 70b 사용

Ollama 및 Hugging Face를 통해 LLAMA 3.3 70B에 액세스하고 활용하기위한 자세한 지침 및 코드 예는 기사 내 별도 섹션으로 제공됩니다. [두 플랫폼 모두에 대한 자세한 지침 및 코드 스 니펫 삽입].

리소스 및 벤치마킹 도구

• 인공 분석은 포괄적 인 벤치 마크 데이터를 제공합니다.
• 다양한 소셜 미디어 소스는 최신 정보 및 커뮤니티 토론을 제공합니다.

결론

LLAMA 3.3 70B는 고성능과 경제성의 강력한 조화를 제공합니다. 오픈 소스 특성과 접근성은 비용 효율적인 고품질 LLM을 찾는 개발자와 연구원에게 귀중한 도구입니다.

자주 묻는 질문

Q1. Llama 3.3 70b 란 무엇입니까? A : Meta의 Open-Source LLM은 70 억 개의 매개 변수로 저렴한 비용으로 고성능을 제공합니다.

Q2. llama 3.1 405b와 어떻게 비교됩니까? A : 효율성 향상, 다국어 지원 및 저렴한 비용으로 유사한 성능.

Q3. LLAMA 3.3 비용이 적합한 이유는 무엇입니까? A : 주요 상업용 모델에 비해 가격이 상당히 낮습니다.

Q4. Llama 3.3의 주요 강점은 무엇입니까? A : 우수한 지침 다음, 코드 생성, 다국어 기능 및 장기 텍스트 처리.

Q5. llama 3.3 70b는 어디에 액세스 할 수 있습니까? A : Ollama, Hugging Face 및 다양한 호스팅 서비스.

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