لاما 3 در برابر لاما 3.1: کدام برای محصولات هوش مصنوعی شما بهتر است؟
محمدحسین خلیلی- ۱۷ شهریور ۱۴۰۳
در جولای ۲۰۲۴، متا جدیدترین مدل پیشرفته خود، لاما 3.1 با 405 میلیارد پارامتر را به همراه نسخه‌های کوچک‌تر آن، لاما 3.1 70B و لاما 3.1 8B منتشر کرد. این انتشار تنها سه ماه پس از معرفی لاما 3 صورت گرفت. در حالی که لاما 3.1 405B در اکثر معیارها از GPT-4 و کلود 3 اوپوس پیشی می‌گیرد و آن را به قدرتمندترین مدل متن‌باز موجود تبدیل می‌کند، ممکن است به دلیل زمان تولید کند و زمان بالای اولین توکن (TTFT) برای بسیاری از کاربردهای دنیای واقعی انتخاب مناسبی نباشد.
برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال ادغام این مدل‌ها در تولید یا خود میزبانی آن‌ها هستند، لاما 3.1 70B به عنوان یک جایگزین عملی‌تر ظاهر می‌شود. اما چگونه با نسخه قبلی خود، لاما 3 70B مقایسه می‌شود؟ آیا اگر از قبل از لاما 3 70B در تولید استفاده می‌کنید، ارتقا ارزش دارد؟
پیشرفت‌های اصلی در مدل جدید لاما :
- پنجره متن: لاما 3.1 70B با 128K در مقابل 8K لاما 3 70B (افزایش 16 برابری)
- حداکثر توکن خروجی: 4096 در مقابل 2048 (دو برابر شده)
این بهبودهای چشمگیر در پنجره متن و ظرفیت خروجی، به لاما 3.1 70B برتری قابل توجهی در رسیدگی به وظایف طولانی‌تر و پیچیده‌تر می‌دهد، علی‌رغم اینکه هر دو مدل دارای تعداد پارامتر، قیمت و تاریخ قطع دانش یکسانی هستند. قابلیت‌های گسترده، لاما 3.1 70B را برای طیف گسترده‌ای از کاربردها متنوع‌تر و قدرتمندتر می‌کند.
مقایسه معیارها
| معیار | لاما 3.1 70B | لاما 3 70B |
| MMLU | 86.8 | 82 |
| GSM8K | 95.1 | 93 |
| MATH | 68.5 | 50.4 |
| HumanEval | 80.5 | 81.7 |
مقایسه عملکرد
آزمایش‌های ارزیابی را بر روی پلتفرم Keywords AI انجام دادیم. این ارزیابی شامل سه بخش بود:
- توسعه کد: هر دو مدل با موفقیت توانستند وظایف توسعه کد برای فرانت‌اند و بک‌اند را انجام دهند. لاما 3 70B اغلب راه حل‌های مختصرتر و خواناتر تولید می‌کرد.
- پردازش سند: هر دو مدل به دقت بالا (~95%) در پردازش اسناد از ۱ تا ۵۰صفحه دست یافتند. لاما 3 70B سرعت پردازش بسیار بالاتری را نشان داد اما به دلیل پنجره متن کوچک‌تر، محدود به اسناد زیر ۸ تا ۱۰ صفحه بود. لاما 3.1 70B اگرچه کندتر بود، اما می‌توانست اسناد بسیار طولانی‌تری را مدیریت کند.
- استدلال منطقی: لاما 3.1 70B در این زمینه از لاما 3 70B پیشی گرفت و اکثر مشکلات را موثرتر حل کرد و توانایی برتر در شناسایی دام‌های منطقی را نشان داد.
توصیه‌های مدل
لاما 3.1 70B
- بهترین برای: تولید محتوای طولانی، تحلیل اسناد پیچیده، وظایفی که نیازمند درک گسترده متن، استدلال منطقی پیشرفته و برنامه‌های کاربردی بهره‌مند از پنجره‌های متن بزرگ‌تر و ظرفیت‌های خروجی بیشتر هستند.
- مناسب نیست برای: برنامه‌های حساس به زمان که نیازمند پاسخ‌های سریع، تعاملات بلادرنگ با اهمیت کمترین تاخیر، یا پروژه‌هایی با منابع محاسباتی محدود که نمی‌توانند با افزایش تقاضای مدل سازگار شوند.
لاما 3 70B
- بهترین برای: برنامه‌های نیازمند زمان پاسخ سریع، تعاملات بلادرنگ، وظایف کدنویسی کارآمد، پردازش اسناد کوتاه‌تر و پروژه‌هایی که کارایی محاسباتی در اولویت است.
- مناسب نیست برای: وظایفی که شامل اسناد بسیار طولانی یا درک پیچیده متنی فراتر از پنجره متن 8K آن می‌شود، مشکلات استدلال منطقی پیشرفته یا برنامه‌های کاربردی که نیازمند پردازش اطلاعات متنی گسترده هستند.
چگونه بهترین LLM متن‌باز را انتخاب کنیم؟
خود میزبانی مدل‌های متن‌باز مزایای خاص خود را دارد و کنترل و سفارشی‌سازی کامل را ارائه می‌دهد. با این حال، ممکن است برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال راهی ساده‌تر و روان‌تر برای آزمایش این مدل‌ها هستند، ناخوشایند باشد.
استفاده از پلتفرم Keywords AI را در نظر بگیرید که به شما امکان دسترسی و آزمایش بیش از ۲۰۰، LLM با استفاده از یک فرمت ثابت را می‌دهد. با استفاده از Keywords AI، می‌توانید تمام مدل‌های ترند را با یک تماس ساده API امتحان کنید یا از زمین بازی مدل برای آزمایش فوری آن‌ها استفاده کنید.
نتیجه‌گیری
انتخاب بین لاما 3 70B و لاما 3.1 70B به نیازهای شما بستگی دارد. لاما 3.1 70B برای وظایف پیچیده با متن بیشتر مناسب‌تر است، در حالی که لاما 3 70B برای کارهای ساده‌تر سریع‌تر است. به آنچه برای پروژه شما مهم‌تر است فکر کنید – سرعت یا قدرت. می‌توانید هر دو مدل را آزمایش کنید تا ببینید کدام یک برای شما بهتر عمل می‌کند.
پلتفرم مانیتورینگ LLM، Keywords AI، می‌تواند با استفاده از یک کلید API، بیش از 200 LLM را با فرمت OpenAI فراخوانی کند و بینش‌هایی در مورد محصولات هوش مصنوعی شما ارائه دهد. با تنها 2 خط کد، می‌توانید محصولات هوش مصنوعی بهتری با قابلیت مشاهده کامل بسازید.
