Llama3.2 VS GPT4o

Meta har nylig lansert Lama 3.2, en samling av flerspråklige store språkmodeller (LLM) designet for ulike applikasjoner, inkludert både tekst- og bildebehandling. Denne utgivelsen inkluderer modeller med 1 milliard (1B) og 3 milliarder (3B) parametere, optimalisert for oppgaver som flerspråklig dialog, oppsummering og instruksjonsfølging.

La oss teste Llama3.2 Prøv Multimodal Llama av Meta med transformatorer i denne demoen. Last opp et bilde, og begynn å chatte om det, eller prøv bare et av eksemplene nedenfor.

llama3.2 chatbot Gratis online

Nøkkelfunksjoner i Llama 3.2

• Modellstørrelser:
  • 1B modell: Egnet for personlig informasjonshåndtering og flerspråklig kunnskapsinnhenting.
  • 3B modell: Utkonkurrerer konkurrenter i instruksjonsfølging og oppsummeringsoppgaver
• Multimodale evner: De nye modellene inkluderer også 11B og 90B versjoner som støtter bilderesonneringsoppgaver. Disse modellene kan behandle både tekst- og bildeinndata, noe som gjør dem allsidige for applikasjoner som krever visuell forståelse
• Ytelsesbenchmarks: Llama 3.2 har vist seg å overgå mange eksisterende modeller på industristandarder, spesielt på områder som verktøybruk og rask omskriving
• Personvern og lokal behandling: En av de betydelige fordelene med Llama 3.2 er dens evne til å kjøre lokalt på enheter, og sikrer at sensitive data forblir private ved ikke å sende dem til skyen

Brukssaker

Llama 3.2 er designet for en rekke bruksområder:

• Personlige assistenter: De lette modellene kan brukes til å bygge lokale assistentapplikasjoner som håndterer oppgaver som å oppsummere meldinger eller planlegge avtaler.
• Visuelle oppgaver: De større visjonsmodellene kan håndtere komplekse bilderelaterte spørringer, som å tolke grafer eller kart
• Flerspråklig støtte: Offisielt støtter språk som engelsk, spansk, fransk og mer, Llama 3.2 er godt egnet for globale applikasjoner

llama3.2 vs GPT4o

Lama 3.2

• Parametere: Tilgjengelig i størrelser på 1B, 3B, 11B, og 90B.
• Arkitektur: Bruker en transformatorbasert design optimalisert for visuell databehandling.
• Multimodale evner: Støtter tekst- og bildeinndata, med bemerkelsesverdig ytelse i oppgaver som dokumentanalyse og visuelle spørsmålssvar.
• Lokal behandling: Designet for edge-enheter, noe som muliggjør lokal utførelse uten skyavhengighet, noe som forbedrer datapersonvernet og reduserer ventetiden.
• Ytelse: Utmerker seg i spesifikke visuelle resonneringsoppgaver og er kostnadseffektiv for budsjettbevisste prosjekter.

GPT-4o

• Parametere: Beregnet til over 200 milliarder, med fokus på omfattende multimodale muligheter.
• Arkitektur: Bruker en multimodal transformatordesign som integrerer tekst-, bilde-, lyd- og videobehandling.
• Multimodale evner: Håndterer et bredere spekter av inngangstyper (tekst, bilde, lyd, video), noe som gjør den egnet for komplekse applikasjoner som krever mangfoldig dataintegrasjon.
• Behandlingshastighet: Behandler tokens raskere på ca 111 tokens per sekund, sammenlignet med Lama's 47,5 tokens per sekund.
• Kontekstlengde: Begge modellene støtter et inndatakontekstvindu på opptil 128K tokens, men GPT-4o kan generere opptil 16K utdata-tokens.

Ytelsessammenligning

Brukssaker

• Lama 3.2 er spesielt sterk i scenarier som krever effektiv dokumentanalyse og visuelle resonneringsoppgaver. Dens evne til å kjøre lokalt gjør den ideell for applikasjoner der datavern er avgjørende.
• GPT-4o, med sitt høyere parameterantall og raskere prosesseringshastighet, utmerker seg i komplekse multimodale oppgaver som krever integrering av ulike former for medier. Den er egnet for applikasjoner som interaktive virtuelle assistenter eller generering av multimedieinnhold.

Konklusjon

Med Llama 3.2 har Meta som mål å gi utviklere kraftige verktøy for å lage AI-drevne applikasjoner som er effektive, private og i stand til å håndtere forskjellige oppgaver på tvers av forskjellige språk og modaliteter. Fokuset på lokal behandling forsterker appellen ytterligere i personvernsensitive miljøer.

Ofte stilte spørsmål:

1. Hva er Llama 3.2-modellen?
   • Llama 3.2 er en samling av multimodale store språkmodeller (LLM) optimalisert for visuell gjenkjenning, bilderesonnering, bildetekst og svare på generelle spørsmål om et bilde.
2. Hvordan kan jeg bruke Llama 3.2?
   • Du kan bruke Llama 3.2 til kommersielle og forskningsformål, inkludert visuell gjenkjenning, bilderesonnement, teksting og assistentlignende chat med bilder.
3. Hva er lisensvilkårene for bruk av Llama 3.2?
   • Bruken av Llama 3.2 styres av Llama 3.2-fellesskapslisensen, som er en tilpasset, kommersiell lisensavtale.
4. Hva er akseptable brukstilfeller for Llama 3.2?
   • Akseptable brukstilfeller inkluderer visuelt spørsmålssvar, visuelt dokumentsvar på spørsmål, bildeteksting, bilde-tekstinnhenting og visuell forankring.
5. Er det noen restriksjoner på bruken av Llama 3.2?
   • Ja, Llama 3.2 skal ikke brukes på noen måte som bryter gjeldende lover eller forskrifter, eller på noen måte som er forbudt i henhold til retningslinjene for akseptabel bruk og Llama 3.2 fellesskapslisens.
6. Hvordan kan jeg gi tilbakemelding eller rapportere problemer med modellen?
   • Tilbakemelding og problemer kan rapporteres gjennom modellens GitHub-depot eller ved å kontakte Meta direkte.
7. Hva er maskinvare- og programvarekravene for opplæring av Llama 3.2?
   • Llama 3.2 ble trent ved å bruke tilpassede treningsbiblioteker, Metas GPU-klynge og produksjonsinfrastruktur. Den er optimalisert for maskinvare av typen H100-80GB.
8. Hvordan sikrer Meta ansvarlig bruk av Llama 3.2?
   • Meta følger en tredelt strategi for å håndtere tillits- og sikkerhetsrisikoer, som inkluderer å gjøre det mulig for utviklere å distribuere trygge opplevelser, beskytte mot motstandere og gi fellesskapsbeskyttelse mot misbruk.