تغییرات شما ذخیره شد
خلاصه عناوین
- GPT-4 چیست؟
- لاما 3 چیست؟
- چندوجهی
- طول زمینه
- کارایی
- هزینه
- دسترسی
- GPT-4 در مقابل Llama 3: کدام بهتر است؟
Llama 3 و GPT-4 دو تا از پیشرفته ترین مدل های زبان بزرگ (LLM) هستند که در دسترس عموم قرار دارند. بیایید با مقایسه هر دو مدل از نظر چندوجهی، طول زمینه، عملکرد و هزینه، ببینیم کدام LLM بهتر است.
GPT-4 چیست؟
GPT-4 آخرین مدل زبان بزرگ (LLM) است که توسط OpenAI توسعه یافته است. این بر پایه مدل‌های قدیمی‌تر GPT-3 استوار است و در عین حال از تکنیک‌های آموزشی و بهینه‌سازی‌های مختلف با استفاده از مجموعه داده‌های بسیار بزرگتر استفاده می‌کند. این به طور قابل توجهی اندازه پارامتر GPT-4 را افزایش داد، که گفته می شود مجموعاً 1.7 تریلیون پارامتر از مدل های متخصص کوچکتر خود دارد. با آموزش های جدید، بهینه سازی ها و تعداد بیشتر پارامترها، GPT-4 پیشرفت هایی در استدلال، حل مسئله، درک زمینه، و مدیریت بهتر دستورالعمل های ظریف ارائه می دهد.
در حال حاضر سه تغییر از مدل وجود دارد:
- GPT-4: تکاملی از GPT-3 با پیشرفت های قابل توجه در سرعت، دقت و پایگاه دانش.
- GPT-4 Turbo: یک نسخه بهینه از GPT-4، طراحی شده برای ارائه عملکرد سریعتر و در عین حال کاهش هزینه عملیاتی.
- GPT-4o (Omni): قابلیت GPT-4 را با یکپارچه‌سازی ورودی‌ها و خروجی‌های چندوجهی، از جمله متن، دید، و صدا گسترش می‌دهد.
اکنون می‌توانید با اشتراک در سرویس‌های API OpenAI، تعامل با ChatGPT، یا از طریق سرویس‌هایی مانند Descript، Perplexity AI و نسخه‌های مختلف از مایکروسافت به هر سه مدل GPT-4 دسترسی داشته باشید.
لاما 3 چیست؟
Llama 3 یک LLM منبع باز است که توسط Meta AI (شرکت مادر فیس‌بوک، اینستاگرام و واتس‌اپ) توسعه یافته و با استفاده از ترکیبی از تنظیم دقیق نظارت شده، نمونه‌گیری رد و بهینه‌سازی خط‌مشی با مجموعه داده‌های متنوع شامل میلیون‌ها مورد مشروح‌شده توسط انسان آموزش داده شده است. مثال ها. آموزش آن بر اعلان‌های با کیفیت بالا و رتبه‌بندی اولویت‌ها متمرکز بود، با هدف ایجاد یک مدل هوش مصنوعی همه کاره و توانا.
در حال حاضر دو مدل Llama 3 در دسترس عموم قرار دارد: Llama 3 8B و Llama 3 70B. “B” مخفف میلیارد است که به اندازه پارامتر مدل اشاره می کند. متا همچنین در حال آموزش یک مدل Llama 3 400B است که انتظار می رود اواخر سال 2024 عرضه شود.
شما می توانید از طریق Meta AI، ربات چت هوش مصنوعی مولد آن، به Llama 3 دسترسی پیدا کنید. از طرف دیگر، می‌توانید با دانلود مدل‌های Llama 3 و بارگیری آن‌ها از طریق Ollama، Open WebUI یا LM Studio، LLMها را به صورت محلی روی رایانه خود اجرا کنید.
چندوجهی
انتشار GPT-4o در نهایت بازاریابی اولیه GPT-4 را با قابلیت های چندوجهی ارائه کرد. اکنون می توان با تعامل با ChatGPT با استفاده از مدل GPT-4o به این ویژگی های چندوجهی دسترسی داشت. از ژوئن 2024، GPT-4o هیچ روش یکپارچه ای برای تولید ویدیو و صدا ندارد. با این حال، قابلیت تولید متن و تصویر بر اساس ورودی های ویدئویی و صوتی را دارد.
Llama 3 همچنین در حال برنامه ریزی برای ارائه یک مدل چند وجهی برای Llama 3 400B آینده است. به احتمال زیاد فناوری های مشابه CLIP (Contrast Language-Imager Pre-Training) را برای تولید تصاویر با استفاده از تکنیک های یادگیری صفر شات ادغام می کند. اما از آنجایی که Llama 400B هنوز در حال آموزش است، تنها راه برای مدل های 8B و 70B برای تولید تصاویر، استفاده از پسوندهایی مانند LLaVa، Visual-LLaMA و LLaMA-VID است. در حال حاضر، Llama 3 صرفاً یک مدل مبتنی بر زبان است که می تواند متن، تصویر و صدا را به عنوان ورودی برای تولید متن بگیرد.
طول زمینه
طول زمینه به مقدار متنی که یک مدل می‌تواند در آن واحد پردازش کند، اشاره دارد. زمانی که قابلیت LLM را در نظر می گیریم یک عامل مهم است زیرا میزان زمینه ای را که مدل می تواند در هنگام تعامل با کاربران با آن کار کند را دیکته می کند. به طور کلی، طول زمینه بالاتر باعث می شود LLM بهتر شود زیرا سطح بالاتری از انسجام، تداوم را فراهم می کند و می تواند تکرار خطاها را در طول تعامل کاهش دهد.
مدل
شرح داده های آموزشی
پارامترها
طول زمینه
GQA
شمارش توکن
قطع دانش
لاما 3
ترکیبی از داده‌های آنلاین در دسترس عموم
8B
8 هزار
آره
15T+
مارس، 2023
لاما 3
ترکیبی از داده‌های آنلاین در دسترس عموم
70B
8 هزار
آره
15T+
دسامبر، 2023
مدل‌های Llama 3 دارای طول زمینه تقریباً 8000 توکن (تقریباً 6400 کلمه) هستند. این بدان معناست که یک مدل Llama 3 دارای حافظه متنی حدود 6400 کلمه در تعامل شما خواهد بود. هر کلمه ای که از حد 8000 توکن گذشته باشد فراموش می شود و هیچ زمینه دیگری در طول تعامل ارائه نمی دهد.
مدل
شرح
پنجره زمینه
داده های آموزشی
GPT-4o
مدل پرچمدار چند وجهی، ارزانتر و سریعتر از GPT-4 Turbo.
128000 توکن (API)
تا اکتبر 2023
GPT-4-Turbo
مدل GPT-4 توربو ساده شده با قابلیت دید.
128000 توکن (API)
تا دسامبر 2023
GPT-4
اولین مدل GPT-4
8192 توکن
تا سپتامبر 2021
در مقابل، GPT-4 اکنون از طول زمینه بسیار بزرگتر از 32000 توکن (حدود 25600 کلمه) برای کاربران ChatGPT و 128000 توکن (حدود 102400 کلمه) برای کسانی که از نقاط پایانی API استفاده می کنند پشتیبانی می کند. این به مدل‌های GPT-4 در مدیریت مکالمات گسترده و توانایی خواندن اسناد طولانی یا حتی یک کتاب کامل برتری می‌دهد.
کارایی
بیایید عملکرد را با نگاهی به گزارش Llama 3 18 آوریل 2024، گزارش معیار Meta AI و GPT-4 در 14 مه 2024، گزارش GitHub توسط OpenAI مقایسه کنیم. در اینجا نتایج آمده است:
مدل
MMLU
GPQA
ریاضی
HumanEval
رها کردن
GPT-4o
88.7
53.6
76.6
90.2
83.4
GPT-4 توربو
86.5
49.1
72.2
87.6
85.4
Llama3 8B
68.4
34.2
30.0
62.2
58.4
Llama3 70B
82.0
39.5
50.4
81.7
79.7
Llama3 400B
86.1
48.0
57.8
84.1
83.5
در اینجا چیزی است که هر معیار ارزیابی می کند:
- MMLU (درک زبان چندوظیفه ای عظیم): توانایی مدل را برای درک و پاسخ به سؤالات در موضوعات مختلف تحصیلی ارزیابی می کند.
- GPTQA (پاسخ به سؤال با هدف عمومی): مهارت مدل را در پاسخ به سؤالات واقعی دامنه باز ارزیابی می کند.
- ریاضی: توانایی مدل را در حل مسائل ریاضی آزمایش کنید.
- HumanEval: توانایی مدل را برای تولید کد صحیح بر اساس درخواست های برنامه نویسی داده شده توسط انسان ها اندازه گیری می کند.
- DROP (استدلال گسسته بر روی پاراگراف ها): توانایی مدل را برای انجام استدلال گسسته و پاسخ به سؤالات بر اساس متن متن ارزیابی می کند.
بنچمارک های اخیر تفاوت عملکرد بین مدل های GPT-4 و Llama 3 را برجسته می کند. اگرچه به نظر می رسد مدل Llama 3 8B به طور قابل توجهی عقب است، اما مدل های 70B و 400B نتایج کمتر اما مشابهی را با مدل های GPT-4o و GPT-4 Turbo از نظر دانش آکادمیک و عمومی، خواندن و درک مطلب، استدلال و منطق ارائه می دهند. کد نویسی با این حال، هیچ مدل Llama 3 هنوز از نظر ریاضیات محض به عملکرد GPT-4 نزدیک نشده است.
هزینه
هزینه برای بسیاری از کاربران یک عامل حیاتی است. مدل GPT-4o OpenAI برای همه کاربران ChatGPT به صورت رایگان با محدودیت 16 پیام هر 3 ساعت در دسترس است. اگر به موارد بیشتری نیاز دارید، باید در ChatGPT Plus مشترک شوید که هزینه آن 20 دلار در ماه است تا محدودیت پیام GPT-4o را به 80 افزایش دهد و در عین حال به سایر مدل های GPT-4 نیز دسترسی داشته باشید.
از سوی دیگر، هر دو مدل Llama 3 8B و 70B رایگان و متن باز هستند، که می تواند یک مزیت قابل توجه برای توسعه دهندگان و محققانی باشد که به دنبال راه حلی مقرون به صرفه و بدون کاهش عملکرد هستند.
دسترسی
مدل‌های GPT-4 به‌طور گسترده از طریق چت ربات هوش مصنوعی ChatGPT OpenAI و از طریق API آن قابل دسترسی هستند. همچنین می‌توانید از GPT-4 در Microsoft Copilot استفاده کنید، که یکی از راه‌های استفاده رایگان از GPT-4 است. این در دسترس بودن گسترده تضمین می کند که کاربران به راحتی می توانند از قابلیت های آن در موارد مختلف استفاده کنند. در مقابل، Llama 3 یک پروژه منبع باز است که انعطاف‌پذیری مدل را فراهم می‌کند و آزمایش و همکاری گسترده‌تر را در جامعه هوش مصنوعی تشویق می‌کند. این رویکرد دسترسی آزاد می‌تواند فناوری هوش مصنوعی را دموکراتیک کند و آن را برای مخاطبان بسیار گسترده‌تری در دسترس قرار دهد.
اگرچه هر دو مدل به آسانی در دسترس هستند، استفاده از GPT-4 بسیار ساده تر است زیرا در ابزارها و سرویس های بهره وری محبوب ادغام شده است. از سوی دیگر، Llama 3 عمدتاً در پلتفرم‌های تحقیقاتی و تجاری مانند Amazon Bedrock، Ollama، و DataBricks (به جز کمک چت متا هوش مصنوعی) ادغام شده است، که برای بازار بزرگتر کاربران غیر فنی جذابیتی ندارد.
GPT-4 در مقابل Llama 3: کدام بهتر است؟
بنابراین، کدام LLM بهتر است؟ باید بگویم که GPT-4 LLM بهتری است. GPT-4 در چندوجهی بودن با قابلیت‌های پیشرفته در مدیریت ورودی‌های متن، تصویر و صدا عالی است، در حالی که ویژگی‌های مشابه Llama 3 هنوز در حال توسعه هستند. GPT-4 همچنین طول زمینه بسیار بزرگتر و عملکرد بهتر را ارائه می دهد و به طور گسترده از طریق ابزارها و خدمات محبوب قابل دسترسی است و کاربر پسندتر می شود.
با این حال، مهم است که تأکید کنیم مدل‌های Llama 3 برای یک پروژه رایگان و منبع باز عملکرد فوق‌العاده خوبی داشته‌اند. در نتیجه، Llama 3 همچنان یک LLM برجسته باقی می‌ماند که توسط محققان و کسب‌وکارها به دلیل ماهیت رایگان و منبع باز آن مورد علاقه است و در عین حال عملکرد چشمگیر، انعطاف‌پذیری و ویژگی‌های حفظ حریم خصوصی قابل اعتماد را ارائه می‌دهد. در حالی که مصرف کنندگان عمومی ممکن است استفاده فوری از Llama 3 پیدا نکنند، اما این گزینه برای بسیاری از محققین و مشاغل باقی می ماند.
در نتیجه، اگرچه GPT-4 به دلیل قابلیت های چندوجهی پیشرفته، طول زمینه بزرگتر و ادغام یکپارچه در ابزارهای پرکاربرد خود متمایز است، Llama 3 با ماهیت منبع باز خود جایگزین ارزشمندی ارائه می دهد که امکان سفارشی سازی و صرفه جویی بیشتر در هزینه را فراهم می کند. بنابراین، از نظر کاربرد، GPT-4 برای کسانی که به دنبال سهولت استفاده و ویژگی های جامع در یک مدل هستند، ایده آل است، در حالی که Llama 3 برای توسعه دهندگان و محققانی که به دنبال انعطاف پذیری و سازگاری هستند، مناسب است.