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

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2025-03-15 10:08:09680瀏覽

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

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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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