Llama3.2 VS GPT4o

A Meta lançou recentemente Lhama 3.2Esta versão inclui modelos com 1 000 milhões (1B) e 3 mil milhões (3B) parâmetros, optimizados para tarefas como o diálogo multilingue, o resumo e o seguimento de instruções.

Vamos testar o Llama3.2 Experimente o Llama Multimodal por Meta com transformadores nesta demonstração. Carregue uma imagem e comece a conversar sobre ela, ou experimente simplesmente um dos exemplos abaixo.

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Principais caraterísticas do Llama 3.2

• Tamanhos dos modelos:
  • Modelo 1B: Adequado para a gestão de informações pessoais e a recuperação de conhecimentos multilingues.
  • Modelo 3B: Supera os concorrentes em tarefas de seguimento e resumo de instruções
• Capacidades multimodais: Os novos modelos incluem também 11B e 90B versões que suportam tarefas de raciocínio de imagem. Estes modelos podem processar texto e imagens, o que os torna versáteis para aplicações que requerem compreensão visual
• Parâmetros de desempenho: O Llama 3.2 demonstrou ter um desempenho superior ao de muitos modelos existentes em testes de referência do sector, particularmente em áreas como a utilização de ferramentas e a reescrita rápida
• Privacidade e processamento local: Uma das vantagens significativas do Llama 3.2 é a sua capacidade de ser executado localmente nos dispositivos, assegurando que os dados sensíveis permanecem privados, não os enviando para a nuvem

Casos de utilização

O Llama 3.2 foi concebido para uma variedade de aplicações:

• Assistentes pessoais: Os modelos leves podem ser utilizados para criar aplicações de assistente local que gerem tarefas como resumir mensagens ou agendar compromissos.
• Tarefas visuais: Os modelos de visão de maior dimensão podem tratar consultas complexas relacionadas com imagens, como a interpretação de gráficos ou mapas
• Suporte multilingue: Com suporte oficial para idiomas como inglês, espanhol, francês e outros, o Llama 3.2 é adequado para aplicações globais

llama3.2 vs GPT4o

Lhama 3.2

• Parâmetros: Disponível em tamanhos de 1B, 3B, 11Be 90B.
• Arquitetura: Utiliza um design baseado em transformadores optimizado para o processamento visual de dados.
• Capacidades multimodais: Suporta entradas de texto e imagem, com um desempenho notável em tarefas como a análise de documentos e a resposta a perguntas visuais.
• Processamento local: Concebida para dispositivos periféricos, permite a execução local sem dependência da nuvem, o que aumenta a privacidade dos dados e reduz a latência.
• Desempenho: É excelente em tarefas específicas de raciocínio visual e tem uma boa relação custo-benefício para projectos com orçamento limitado.

GPT-4o

• Parâmetros: Estimado em mais de 200 mil milhões de euroscom destaque para as capacidades multimodais alargadas.
• Arquitetura: Utiliza um design de transformador multimodal que integra processamento de texto, imagem, áudio e vídeo.
• Capacidades multimodais: Lida com uma gama mais ampla de tipos de entrada (texto, imagem, áudio, vídeo), tornando-o adequado para aplicações complexas que requerem uma integração de dados diversificada.
• Velocidade de processamento: Processa tokens mais rapidamente a aproximadamente 111 tokens por segundoem comparação com a de Llama 47,5 fichas por segundo.
• Contexto Comprimento: Ambos os modelos suportam uma janela de contexto de entrada de até 128K fichasmas a GPT-4o pode gerar até 16K tokens de saída.

Comparação de desempenho

Casos de utilização

• Lhama 3.2 é particularmente forte em cenários que requerem uma análise eficiente de documentos e tarefas de raciocínio visual. A sua capacidade de ser executado localmente torna-o ideal para aplicações em que a privacidade dos dados é fundamental.
• GPT-4oO sistema de gestão de dados da Comissão Europeia, com o seu maior número de parâmetros e velocidade de processamento mais rápida, destaca-se em tarefas multimodais complexas que requerem a integração de várias formas de media. É adequado para aplicações como assistentes virtuais interactivos ou geração de conteúdos multimédia.

Conclusão

Com o Llama 3.2, a Meta pretende fornecer aos programadores ferramentas poderosas para a criação de aplicações orientadas para a IA que sejam eficientes, privadas e capazes de lidar com diversas tarefas em diferentes linguagens e modalidades. O foco no processamento local aumenta ainda mais seu apelo em ambientes sensíveis à privacidade.

Perguntas mais frequentes:

1. O que é o modelo Llama 3.2?
   • O Llama 3.2 é uma coleção de modelos multimodais de grande linguagem (LLMs) optimizados para reconhecimento visual, raciocínio de imagens, legendagem e resposta a perguntas gerais sobre uma imagem.
2. Como é que posso utilizar o Llama 3.2?
   • Pode utilizar o Llama 3.2 para fins comerciais e de investigação, incluindo o reconhecimento visual, o raciocínio de imagens, a legendagem e a conversação com imagens do tipo assistente.
3. Quais são os termos da licença de utilização do Llama 3.2?
   • A utilização da Llama 3.2 é regida pela Licença Comunitária da Llama 3.2, que é um contrato de licença comercial personalizado.
4. Quais são os casos de utilização aceitáveis para a Llama 3.2?
   • Os casos de utilização aceitáveis incluem a resposta a perguntas visuais, a resposta a perguntas visuais sobre documentos, a legendagem de imagens, a recuperação de texto-imagem e a fundamentação visual.
5. Existem restrições à utilização da Llama 3.2?
   • Sim, a Llama 3.2 não deve ser utilizada de forma a violar as leis ou regulamentos aplicáveis, ou de qualquer forma que seja proibida pela Política de Utilização Aceitável e pela Licença Comunitária da Llama 3.2.
6. Como é que posso dar feedback ou comunicar problemas com o modelo?
   • Os comentários e problemas podem ser comunicados através do repositório GitHub do modelo ou contactando diretamente o Meta.
7. Quais são os requisitos de hardware e software para treinar o Llama 3.2?
   • O Llama 3.2 foi treinado utilizando bibliotecas de treino personalizadas, o cluster GPU da Meta e a infraestrutura de produção. Está optimizado para o hardware do tipo H100-80GB.
8. Como é que a Meta garante uma utilização responsável da Llama 3.2?
   • A Meta segue uma estratégia em três vertentes para gerir os riscos de confiança e segurança, que inclui permitir que os programadores implementem experiências seguras, proteger contra utilizadores adversários e fornecer protecções à comunidade contra a utilização indevida.