ラマ3.2 VS GPT4o

Metaは最近立ち上げました ラマ 3.2は、テキスト処理や画像処理を含むさまざまなアプリケーション向けに設計された多言語大規模言語モデル（LLM）のコレクションです。このリリースには、 10億（1B） そして 30億（3B） 多言語対話、要約、指示の追跡などのタスクに最適化されたパラメータ。

Llama3.2 をテストしてみましょう。このデモでは、トランスフォーマーを使用した Meta の Multimodal Llama を試してください。画像をアップロードして、それについてチャットを開始するか、以下の例のいずれかを試してください。

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Llama 3.2の主な機能

• モデルサイズ:
  • 1Bモデル: 個人情報管理や多言語知識検索に適しています。
  • 3Bモデル: 指示に従うことと要約のタスクにおいて競合他社より優れている
• マルチモーダル機能: 新モデルには以下のものも含まれています 11B そして 90B 画像推論タスクをサポートするバージョン。これらのモデルはテキストと画像の両方の入力を処理できるため、視覚的な理解を必要とするアプリケーションに多用途に使用できます。
• パフォーマンスベンチマーク: Llama 3.2は、特にツールの使用や迅速な書き換えなどの分野で、業界のベンチマークにおいて多くの既存のモデルよりも優れていることが示されています。
• プライバシーとローカル処理Llama 3.2の大きな利点の1つは、デバイス上でローカルに実行できることです。これにより、機密データがクラウドに送信されずにプライベートなままになります。

ユースケース

Llama 3.2 はさまざまなアプリケーション向けに設計されています。

• パーソナルアシスタント: 軽量モデルは、メッセージの要約や予定のスケジュール設定などのタスクを管理するローカル アシスタント アプリケーションの構築に使用できます。
• 視覚的なタスク: より大きなビジョンモデルは、グラフや地図の解釈など、複雑な画像関連のクエリを処理できます。
• 多言語サポート: 英語、スペイン語、フランス語などの言語を公式にサポートするLlama 3.2は、グローバルアプリケーションに最適です。

llama3.2 対 GPT4o

ラマ 3.2

• パラメータ: サイズは 1B, 3B, 11Bそして 90B.
• 建築: 視覚データ処理に最適化されたトランスフォーマーベースの設計を採用しています。
• マルチモーダル機能: テキストと画像の入力をサポートし、ドキュメント分析や視覚的な質問回答などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。
• ローカル処理: エッジ デバイス向けに設計されており、クラウドに依存せずにローカルで実行できるため、データのプライバシーが強化され、レイテンシが短縮されます。
• パフォーマンス: 特定の視覚的推論タスクに優れており、予算重視のプロジェクトにコスト効率に優れています。

GPT-4o

• パラメータ: 推定 2000億広範なマルチモーダル機能に重点を置いています。
• 建築: テキスト、画像、オーディオ、ビデオ処理を統合したマルチモーダルトランスフォーマー設計を採用しています。
• マルチモーダル機能: より幅広い入力タイプ (テキスト、画像、オーディオ、ビデオ) を処理できるため、多様なデータ統合を必要とする複雑なアプリケーションに適しています。
• 処理速度: トークンを約 1秒あたり111トークンラマと比較して 1秒あたり47.5トークン.
• コンテキストの長さ: どちらのモデルも最大入力コンテキストウィンドウをサポートします。 128Kトークン、GPT-4oは最大 16K出力トークン.

パフォーマンス比較

ユースケース

• ラマ 3.2 効率的なドキュメント分析と視覚的推論タスクを必要とするシナリオで特に強力です。ローカルで実行できるため、データのプライバシーが最も重要となるアプリケーションに最適です。
• GPT-4oは、パラメータ数が多く、処理速度が速いため、さまざまな形式のメディアを統合する必要がある複雑なマルチモーダル タスクに優れています。インタラクティブな仮想アシスタントやマルチメディア コンテンツ生成などのアプリケーションに適しています。

結論

Llama 3.2 では、Meta は、効率的でプライベートであり、さまざまな言語やモダリティにわたる多様なタスクを処理できる AI 駆動型アプリケーションを作成するための強力なツールを開発者に提供することを目指しています。ローカル処理に重点を置くことで、プライバシーに配慮した環境での魅力がさらに高まります。

よくある質問:

1. Llama 3.2 モデルとは何ですか?
   • Llama 3.2 は、視覚認識、画像推論、キャプション作成、画像に関する一般的な質問への回答に最適化されたマルチモーダル大規模言語モデル (LLM) のコレクションです。
2. Llama 3.2 はどのように使用すればよいですか?
   • Llama 3.2 は、視覚認識、画像推論、キャプション作成、画像を使用したアシスタントのようなチャットなど、商用および研究目的で使用できます。
3. Llama 3.2 を使用するためのライセンス条件は何ですか?
   • Llama 3.2 の使用は、カスタム商用ライセンス契約である Llama 3.2 コミュニティ ライセンスによって管理されます。
4. Llama 3.2 の許容される使用例は何ですか?
   • 許容される使用例には、視覚的な質問回答、ドキュメントの視覚的な質問回答、画像キャプション、画像テキスト検索、およびビジュアルグラウンディングが含まれます。
5. Llama 3.2 の使用には制限がありますか?
   • はい、Llama 3.2 は、適用される法律や規制に違反する方法、または許容使用ポリシーおよび Llama 3.2 コミュニティ ライセンスで禁止されている方法で使用しないでください。
6. モデルに関するフィードバックを提供したり、問題を報告したりするにはどうすればよいですか?
   • フィードバックや問題は、モデルの GitHub リポジトリを通じて、または Meta に直接連絡して報告できます。
7. Llama 3.2 のトレーニングに必要なハードウェアとソフトウェアの要件は何ですか?
   • Llama 3.2 は、カスタム トレーニング ライブラリ、Meta の GPU クラスター、およびプロダクション インフラストラクチャを使用してトレーニングされました。H100-80GB タイプのハードウェアに最適化されています。
8. Meta はどのようにして Llama 3.2 の責任ある使用を確保しますか?
   • Meta は、開発者が安全なエクスペリエンスを展開できるようにすること、敵対的なユーザーから保護すること、悪用に対するコミュニティの保護を提供することなど、信頼性と安全性のリスクを管理するための 3 本柱の戦略を採用しています。