LLAMA 3 contre GPT-4: Quel est le meilleur?

Intelligence artificielle Par Jayric Maning publié il y a 1 heure

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  • Qu’est-ce que GPT-4?
  • Qu’est-ce que Llama 3?
  • Multimodalité
  • Durée du contexte
  • Performance
  • Coût
  • Accessibilité
  • GPT-4 contre Llama 3: Quel est le meilleur?

LLAMA 3 et GPT-4 sont deux des modèles de grande langue (LLM) les plus avancés disponibles pour le public.Voyons quel LLM est le meilleur en comparant les deux modèles en termes de multimodalité, de longueur de contexte, de performances et de coûts.

Qu’est-ce que GPT-4?

GPT-4 est le dernier modèle de grande langue (LLM) développé par OpenAI.Il s’appuie sur les fondements des anciens modèles GPT-3 tout en utilisant différentes techniques de formation et optimisations à l’aide d’un ensemble de données beaucoup plus large.Cela a considérablement augmenté la taille des paramètres de GPT-4, ce qui aurait un total combiné de 1,7 billion de paramètres de ses modèles d’experts plus petits.Avec la nouvelle formation, les optimisations et le plus grand nombre de paramètres, GPT-4 offre des améliorations du raisonnement, de la résolution de problèmes, de la compréhension du contexte et de la meilleure gestion des instructions nuancées.

Il existe actuellement trois variations du modèle:

  • GPT-4: Une évolution de GPT-3 avec des améliorations significatives de la vitesse, de la précision et de la base de connaissances.
  • GPT-4 Turbo: Une version optimisée de GPT-4, conçue pour offrir des performances plus rapides tout en ayant une réduction du coût opérationnel.
  • Gpt-4o (omni): Développe la capacité de GPT-4 en intégrant les entrées et sorties multimodales, y compris le texte, la vision et l’audio.

Vous pouvez désormais accéder aux trois modèles GPT-4 en vous abonnant aux services API d’OpenAI, en interagissant avec ChatGPT ou via des services tels que descriptions, perplexity AI et les divers copilotes de Microsoft.

Qu’est-ce que Llama 3?

LLAMA 3 est un LLM open-source développé par Meta AI (société mère de Facebook, Instagram et WhatsApp), formé à l’aide d’une combinaison de réglage fin supervisé, d’échantillonnage de rejet et d’optimisation des politiques avec un ensemble de données diversifié comprenant des millions d’animations humaines annulées par l’humanexemples.Sa formation s’est concentrée sur les invites de haute qualité et les classements des préférences, visant à créer un modèle d’IA polyvalent et capable.

Il existe actuellement deux modèles Llama 3 disponibles pour le public: Llama 3 8b et Llama 3 70b.Le B signifie Billion, pointant vers la taille des paramètres des modèles.Meta entraîne également un modèle LLAMA 3 400B, qui devrait être lancé à la fin de 2024.

Vous pouvez accéder à Llama 3 à Meta Ai, son chat de chat génératif.Alternativement, vous pouvez exécuter le LLMS localement sur votre ordinateur en téléchargeant des modèles LLAMA 3 et en les chargeant via Ollama, Open WebUI ou LM Studio.

Multimodalité

La sortie de GPT-4O a finalement livré la commercialisation initiale de GPT-4 ayant des capacités multimodales.Ces fonctionnalités multimodales peuvent désormais être accessibles en interagissant avec Chatgpt à l’aide du modèle GPT-4O.En juin 2024, GPT-4O n’a pas de moyen intégré de générer des vidéos et des audio.Cependant, il a des capacités de générer du texte et des images en fonction des entrées vidéo et audio.

Llama 3 prévoit également de fournir un modèle multimodal pour le prochain LLAMA 3 400B.Il intègrera très probablement des technologies similaires pour clip (pré-formation de langue-imageur de contraste) pour générer des images en utilisant des techniques d’apprentissage zéro.Mais comme Llama 400b est toujours en formation, la seule façon pour les modèles 8b et 70b de générer des images est d’utiliser des extensions telles que la llava, le Visual-Lama et le Llama-VID.À l’heure actuelle, Llama 3 est purement un modèle basé sur le langage qui peut prendre du texte, de l’image et de l’audio comme entrées pour générer du texte.

Voir aussi :  Comment utiliser Microsoft Designer pour créer rapidement des images IA uniques

Durée du contexte

La longueur du contexte fait référence à la quantité de texte qu’un modèle peut traiter à la fois.C’est un facteur important lorsque l’on considère la capacité d’une LLM car elle dicte la quantité de contexte avec laquelle le modèle peut fonctionner lors de l’interaction avec les utilisateurs.En général, une longueur de contexte plus élevée rend un LLM meilleur car il fournit un niveau de cohérence, de continuité et peut réduire les répétitions d’erreurs pendant les interactions.

Modèle

Description des données de formation

Paramètres

Durée du contexte

GQA

Dénombrement de jetons

Coupure de connaissances

Lama 3

Mélange de données en ligne accessibles au public

8b

8K

Oui

15T +

Mars 2023

Lama 3

Mélange de données en ligne accessibles au public

70b

8K

Oui

15T +

Décembre 2023

Les modèles LLAMA 3 présentent une longueur de contexte de 8 000 jetons efficacement (environ 6 400 mots).Cela signifie qu’un modèle Llama 3 aura une mémoire de contexte d’environ 6 400 mots dans votre interaction.Tous les mots passés de la limite de token de 8 000 seront oubliés et ne fourniront aucun contexte supplémentaire pendant l’interaction.

Modèle

Description

Fenêtre de contexte

Données d’entraînement

GPT-4O

Modèle phare multimodal, moins cher et plus rapide que GPT-4 Turbo.

128 000 jetons (API)

Jusqu’en octobre 2023

GPT-4-turbo

Modèle Turbo GPT-4 rationalisé avec des capacités de vision.

128 000 jetons (API)

Jusqu’en décembre 2023

Gpt-4

Premier modèle GPT-4

8 192 jetons

Jusqu’en 2021

En revanche, GPT-4 prend désormais en charge une durée de contexte beaucoup plus grande de 32 000 jetons (environ 25 600 mots) pour les utilisateurs de ChatGPT et 128 000 jetons (environ 102 400 mots) pour ceux qui utilisent des points de terminaison API.Cela donne aux modèles GPT-4 un avantage dans la gestion des conversations étendues et la capacité de lire de longs documents ou même à travers un livre entier.

Performance

Comparons les performances en regardant le Lama 3 avril 18 avril 2024, rapport de référence de Meta Ai et le GPT-4 14 mai 2024, Github Report by Openai. Voici les résultats:

Modèle

MMLU

Gpqa

MATHÉMATIQUES

Humain

BAISSE

GPT-4O

88.7

53.6

76.6

90.2

83.4

GPT-4 Turbo

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

Voici ce que chaque critère évalue:

  • MMLU (compréhension massive du langage multitâche): Évalue la capacité du modèle à comprendre et à répondre aux questions dans une variété de matières académiques.
  • GPTQA (réponse à des fins générales): Évalue les compétences du modèle pour répondre aux questions factuelles du domaine ouvert
  • MATHÉMATIQUES: Testez la capacité du modèle à résoudre des problèmes mathématiques.
  • Humaneval: Mesure la capacité du modèle à générer du code correct en fonction des invites de programmation données par les humains.
  • Drop (raisonnement discret sur les paragraphes): Évalue la capacité du modèle à effectuer un raisonnement discret et à répondre aux questions en fonction des passages de texte.

Les récentes repères mettent en évidence la différence de performance entre les modèles GPT-4 et LLAMA 3.Bien que le modèle LLAMA 3 8B semble être considérablement en retard, les modèles 70b et 400b fournissent des résultats plus bas mais similaires aux modèles GPT-4O et GPT-4 en termes de connaissances académiques et générales, de lecture et de compréhension, de raisonnement et de logique, etcodage.Cependant, aucun modèle LLAMA 3 ne se rapproche des performances de GPT-4 en termes de mathématiques pures.

Coût

Le coût est un facteur critique pour de nombreux utilisateurs.Le modèle OpenAIS GPT-4O est disponible pour tous les utilisateurs de Chatgpt gratuitement à une limite de 16 messages toutes les 3 heures.Si vous en avez besoin de plus, vous devrez vous abonner à Chatgpt Plus, qui coûte 20 $ USD par mois pour étendre la limite de message GPT-4OS à 80 tout en ayant accès aux autres modèles GPT-4.

D’un autre côté, les modèles LLAMA 3 8B et 70B sont gratuits et open-source, ce qui peut être un avantage significatif pour les développeurs et les chercheurs à la recherche d’une solution rentable sans compromettre les performances.

Accessibilité

Les modèles GPT-4 sont largement accessibles via le chatbot AI génératif du chatppt ouvertais et via son API.Vous pouvez également utiliser GPT-4 sur Microsoft Copilot, qui est une façon d’utiliser GPT-4 gratuitement.Cette disponibilité généralisée garantit que les utilisateurs peuvent facilement tirer parti de ses capacités sur différents cas d’utilisation.En revanche, Llama 3 est un projet open source qui offre une flexibilité du modèle et encourage une expérimentation et une collaboration plus larges au sein de la communauté de l’IA.Cette approche en libre accès peut démocratiser la technologie de l’IA, ce qui la rend à la disposition d’un public beaucoup plus large.

Bien que les deux modèles soient facilement disponibles, le GPT-4 est beaucoup plus facile à utiliser car il est intégré dans les outils et services de productivité populaires.D’un autre côté, LLAMA 3 est principalement intégré dans des plateformes de recherche et commerciale comme le fondement d’Amazon, le olllama et les données de données (à l’exception de l’assistance Meta AI Chat), qui ne fait pas appel au marché plus large des utilisateurs non techniques.

GPT-4 contre Llama 3: Quel est le meilleur?

Alors, quel LLM est le meilleur?Je dois dire que GPT-4 est le meilleur LLM.Le GPT-4 excelle dans la multimodalité avec des capacités avancées dans la gestion des entrées de texte, d’image et d’audio, tandis que les fonctionnalités similaires de LLAMA 3 sont toujours en développement.GPT-4 offre également une longueur de contexte beaucoup plus grande et de meilleures performances et est largement accessible grâce à des outils et services populaires, le rendant plus convivial.

Cependant, il est important de souligner que les modèles LLAMA 3 ont exceptionnellement bien fonctionné pour un projet gratuit et open-source.En conséquence, Llama 3 reste un LLM hors concours, favorisé par les chercheurs et les entreprises pour sa nature sans frais et open source tout en offrant des performances, une flexibilité et des caractéristiques de confidentialité fiables impressionnantes.Bien que les consommateurs généraux ne trouvent pas une utilisation immédiate pour Llama 3, il reste l’option la plus viable pour de nombreux chercheurs et entreprises.

En conclusion, bien que GPT-4 se distingue par ses capacités multimodales avancées, sa longueur de contexte plus grande et son intégration transparente dans des outils largement utilisés, Llama 3 offre une alternative précieuse avec sa nature open source, permettant une plus grande personnalisation et des économies de coûts.Ainsi, en termes d’application, le GPT-4 est idéal pour ceux qui recherchent une facilité d’utilisation et des caractéristiques complètes dans un modèle, tandis que Llama 3 est bien adapté aux développeurs et aux chercheurs à la recherche de flexibilité et d’adaptabilité.

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    Le GPT-4 est plus rapide et plus précis que GPT-3 par rapport à son prédécesseur, GPT-3, GPT-4 offre des améliorations significatives de la vitesse et de la précision, ce qui en fait un outil potentiellement révolutionnaire pour une gamme d’applications.En termes de vitesse, GPT-4 a été optimisé pour traiter les données plus rapidement et plus efficacement que GPT-3.

    Que peut faire GPT-4 que GPT-3 ne peut pas?

    Par exemple, supposons que vous souhaitiez résumer un article avec du texte et des images.GPT-3 ne peut que résumer la partie texte, ignorant les images.Mais GPT-4 peut résumer à la fois le texte et les images, vous donnant un résumé d’article complet.

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