Lepszy jest Llama 3 czy GPT-4?

Llama 3 i GPT-4 to dwa najbardziej zaawansowane modele dużych języków (LLM) dostępne publicznie. Sprawdźmy, który model LLM jest lepszy, porównując oba modele pod względem multimodalności, długości kontekstu, wydajności i kosztów.

Spis treści

• Czym jest GPT-4?
• Czym jest Llama 3?
• Multimodalny
• Długość kontekstu
• Efektywność
• Cena
• Dostępność
• GPT-4 czy Llama 3, który jest lepszy?

Czym jest GPT-4?

GPT-4 to najnowszy model języka dużego (LLM) opracowany przez OpenAI. Opiera się na fundamencie starszych modeli GPT-3, jednocześnie wykorzystując inne techniki treningowe i optymalizacyjne oraz wykorzystując znacznie większy zbiór danych. Znacznie zwiększyło to rozmiar parametrów GPT-4, który według plotek ma łącznie 1,7 biliona parametrów pochodzących z mniejszych modeli eksperckich. Dzięki nowym metodom szkoleniowym, optymalizacjom i większej liczbie parametrów GPT-4 zapewnia poprawę rozumowania, rozwiązywania problemów, rozumienia kontekstu i lepszego radzenia sobie ze niuansami instrukcji.

Obecnie dostępne są 3 warianty tego modelu:

• GPT-4 : Ewolucja GPT-3 charakteryzująca się znacznymi udoskonaleniami w zakresie szybkości, dokładności i bazy wiedzy.
• GPT-4 Turbo : Zoptymalizowana wersja GPT-4, zaprojektowana w celu zapewnienia większej wydajności przy jednoczesnym obniżeniu kosztów eksploatacji.
• GPT-4o (Omni) : Rozszerza możliwości GPT-4 poprzez integrację multimodalnych danych wejściowych i wyjściowych, obejmujących tekst, obrazy i dźwięk.

Teraz możesz uzyskać dostęp do wszystkich trzech modeli GPT-4, subskrybując usługę API OpenAI, wchodząc w interakcję z ChatGPT lub za pośrednictwem usług takich jak Descript, Perplexity AI i wielu innych pomocniczych usług firmy Microsoft.

Czym jest Llama 3?

Llama 3 to oprogramowanie typu LLM typu open source opracowane przez Meta AI (spółkę macierzystą Facebooka, Instagrama i WhatsApp), które zostało wytrenowane przy użyciu kombinacji nadzorowanego dostrajania, próbkowania i optymalizacji zasad z wykorzystaniem zróżnicowanego zestawu danych, obejmującego miliony adnotacji wykonanych przez ludzi. Przykładowo program szkoleniowy skupia się na wysokiej jakości podpowiedziach i ustalaniu priorytetów, co ma na celu stworzenie elastycznego i wydajnego modelu sztucznej inteligencji.

Dostęp do Llama 3 można uzyskać za pośrednictwem Meta AI, generatywnego chatbota AI. Alternatywnie możesz uruchomić LLM lokalnie na swoim komputerze, pobierając modele Llama 3 i ładując je za pośrednictwem Ollama, Open WebUI lub LM Studio.

Multimodalny

Wydanie GPT-4o przyniosło wreszcie wstępne informacje pokazujące, że GPT-4 jest multimodalny. Teraz możesz uzyskać dostęp do tych funkcji multimodalnych poprzez interakcję z ChatGPT przy użyciu modelu GPT-4o. Od czerwca 2024 r. GPT-4o nie ma wbudowanej funkcji generowania obrazu i dźwięku. Potrafi jednak generować tekst i obrazy na podstawie danych wejściowych wideo i audio.

Firma Llama 3 planuje również wprowadzenie modelu multimodalnego dla nadchodzącego modelu Llama 3 400B. Najprawdopodobniej zostaną w nim zintegrowane podobne technologie z CLIP (Contrast Language-Imager Pre-Training) w celu generowania obrazów przy użyciu technik Zero-shot Learning. Ponieważ jednak drukarka Llama 400B jest wciąż w fazie szkolenia, jedynym sposobem na generowanie obrazów przez modele 8B i 70B jest użycie rozszerzeń takich jak LLaVa, Visual-LLaMA i LLaMA-VID. Na chwilę obecną Llama 3 jest modelem bazującym wyłącznie na języku, który może przyjmować jako dane wejściowe tekst, obrazy i dźwięki w celu generowania tekstu.

Długość kontekstu

Długość kontekstu odnosi się do ilości tekstu, jaką model może przetworzyć na raz. Jest to istotny czynnik, który należy wziąć pod uwagę przy rozważaniu możliwości modelu LLM, gdyż określa on, w jakim kontekście model może działać podczas interakcji z użytkownikiem. Ogólnie rzecz biorąc, większa długość kontekstu poprawia skuteczność LLM, ponieważ zapewnia wyższy poziom spójności i ciągłości, a także może ograniczyć powtarzanie błędów podczas interakcji.

Modele Llama 3 mają efektywną długość kontekstu wynoszącą 8000 tokenów (około 6400 słów). Oznacza to, że model Llama 3 będzie miał pamięć kontekstową obejmującą około 6400 słów podczas interakcji. Każde słowo przekraczające limit 8000 znaczników zostanie zignorowane i nie będzie wnosiło żadnego dodatkowego kontekstu podczas interakcji.

Natomiast GPT-4 obsługuje teraz znacznie większe długości kontekstu, wynoszące 32 000 tokenów (około 25 600 słów) dla użytkowników ChatGPT i 128 000 tokenów (około 102 400 słów) dla użytkowników korzystających z punktu końcowego API. Dzięki temu model GPT-4 zyskuje przewagę w prowadzeniu dłuższych konwersacji i umożliwia czytanie długich dokumentów, a nawet całych książek.

Efektywność

Porównajmy wydajność, analizując raport testowy Llama 3 z 18 kwietnia 2024 r. opublikowany przez Meta AI oraz raport GitHub OpenAI z GPT-4 z 14 maja 2024 r. Oto wyniki:

Oto, co mierzy każde kryterium:

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding) : ocenia zdolność modelu do rozumienia i udzielania odpowiedzi na pytania z różnych tematów akademickich.
• GPTQA (General Purpose Question Answering) : Ocenia zdolność modelu do odpowiadania na pytania z życia realnego w domenie otwartej
• MATEMATYKA : Sprawdź zdolność modelu do rozwiązywania problemów.
• HumanEval : Mierzy zdolność modelu do generowania poprawnego kodu na podstawie podanych przez człowieka wskazówek programistycznych.
• DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs) : Ocenia zdolność modelu do przeprowadzania rozumowania dyskretnego i odpowiadania na pytania na podstawie fragmentów tekstu.

Najnowsze testy wydajności podkreślają różnice w wydajności między modelami GPT-4 i Llama 3. Podczas gdy model Llama 3 8B wydaje się znacznie gorszy, modele 70B i 400B osiągają gorsze, ale podobne wyniki do modeli GPT-4o i GPT-4 Turbo pod względem wiedzy akademickiej i ogólnej, czytania i rozumienia, rozumowania i logiki oraz kodowania. Jednakże żaden model Llama 3 nie osiągnął jeszcze wydajności GPT-4 w kategoriach czysto matematycznych.

Cena

Dla wielu użytkowników istotnym czynnikiem jest koszt. Model GPT-4o firmy OpenAI jest dostępny bezpłatnie dla wszystkich użytkowników ChatGPT z limitem 16 wiadomości co 3 godziny. Jeśli potrzebujesz więcej, musisz wykupić subskrypcję ChatGPT Plus za 20 USD miesięcznie, aby rozszerzyć limit wiadomości GPT-4o do 80 i uzyskać dostęp do dodatkowych modeli GPT-4.

Z drugiej strony, zarówno modele Llama 3 8B, jak i 70B są oparte na otwartym kodzie źródłowym i są bezpłatne, co może okazać się znaczącą zaletą dla deweloperów i badaczy poszukujących ekonomicznego rozwiązania bez uszczerbku dla wydajności.

Dostępność

Modele GPT-4 są szeroko dostępne za pośrednictwem generycznego chatbota AI ChatGPT firmy OpenAI i jego interfejsu API. GPT-4 można również używać w programie Microsoft Copilot, co stanowi sposób na bezpłatne korzystanie z GPT-4 . Szeroka dostępność sprawia, że ​​użytkownicy mogą łatwo korzystać z jego możliwości w różnych przypadkach użycia. Z kolei Llama 3 jest projektem typu open source, który zapewnia elastyczność modelu i zachęca do szerszego eksperymentowania oraz współpracy w obrębie społeczności zajmującej się sztuczną inteligencją. To podejście oparte na otwartym dostępie może sprawić, że technologia sztucznej inteligencji stanie się bardziej dostępna dla szerszego grona odbiorców.

Chociaż dostępne są oba modele, GPT-4 jest znacznie łatwiejszy w użyciu, ponieważ jest zintegrowany z popularnymi narzędziami i usługami zwiększającymi produktywność. Z drugiej strony Llama 3 jest zintegrowana przede wszystkim z platformami badawczymi i biznesowymi, takimi jak Amazon Bedrock, Ollama i DataBricks (poza obsługą czatu Meta AI), co nie jest atrakcyjne dla szerszego rynku użytkowników nietechnicznych.

GPT-4 czy Llama 3, który jest lepszy?

Który program LLM jest lepszy? GPT-4 jest lepszym LLM. GPT-4 wyróżnia się multimodalnością i zaawansowanymi możliwościami obsługi tekstu, obrazu i dźwięku, podczas gdy podobne funkcje Llama 3 są wciąż w fazie rozwoju. GPT-4 oferuje również znacznie większą długość kontekstu i lepszą wydajność, a ponadto jest szeroko dostępny za pośrednictwem popularnych narzędzi i usług, co sprawia, że ​​GPT-4 jest bardziej przyjazny dla użytkownika.

Należy jednak podkreślić, że modele Llama 3 wypadły bardzo dobrze jak na projekt darmowy i open source. Dzięki temu Llama 3 pozostaje ważnym oprogramowaniem LLM, cenionym przez badaczy i przedsiębiorstwa za jego darmowy i otwarty charakter, a jednocześnie oferującym imponującą wydajność, elastyczność i niezawodne funkcje bezpieczeństwa. Choć przeciętny konsument może nie od razu znaleźć zastosowanie dla Llamy 3, dla wielu badaczy i przedsiębiorstw pozostaje ona najbardziej opłacalną opcją.

Podsumowując, podczas gdy GPT-4 wyróżnia się zaawansowanymi możliwościami multimodalnymi, większą długością kontekstu i bezproblemową integracją z powszechnie używanymi narzędziami, Llama 3 oferuje cenną alternatywę dzięki swojemu charakterowi open source, umożliwiając większą personalizację i redukcję kosztów. Jeśli chodzi o zastosowania, GPT-4 jest idealny dla tych, którzy szukają łatwości obsługi i kompleksowych funkcji w jednym modelu, natomiast Llama 3 doskonale sprawdzi się dla deweloperów i badaczy ceniących elastyczność i możliwość adaptacji.