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前言:
前阵子马斯克Grok-1.5的开源宝座,还没坐热乎,Meta在这两天就发布了最新一代的开源大模型Llama3,直接飙到了大模型排行榜的头部,力压Claude3 Opus,媲美GPT-4,今天就来盘点一下这个最强的开源大模型,到底强在哪儿?
先介绍一下Meta这次发布的两个版本的大模型
Llama3-8B:
Llama-70B
这两个版本都是开源的大模型,才刚发布几天,在HuggingFace上已经取得了惊人的数据
在大模型rank榜上,直接干到了头部的位置,甚至压过了Claude的超大杯(Opus)
LLama-3使用了超过15万亿(15T)tokens的公开在线数据进行预训练
数据量是Llama-2的七倍多,并且包含四倍多的代码数据
预训练数据集覆盖了超30种语言,但是非英语类的语言只有不到5%,所以对于中文用户来说可能不是很友好。
目前Llama3可以直接在Groq上直接免费使用
Groq还提供了每秒输出800个tokens的强大功能,这是什么样的概念呢。就相当于一秒钟Llama3能够直接回复我们大约500个汉字。
而GPT-4和Claude3 Opus的水平分别为:36tokens/每秒 18tokens/每秒
该说不说,GPT-4虽然好用,但是真的该提提速了,再这样下去,用户怕是要继续流失
很多网友都在社交媒体上,开源才是大模型的最优解!
1400tps,网友直呼wtf
接下来,我们就实际体验一下Llama3的水平到底咋样,
老规矩,先测一下数学计算能力
6235842的平方根是多少?
565547854121的平方是多少?
答案显而易见,两个问题都错了,原以为是语言的问题,然后换成英语又试了一遍,答案还是一样,看来在回答数学问题上,Llama似乎还差点意思?
我们在换几个问题试试
问题 1: 逻辑
一只蜗牛在 20 英尺深的井底。每天,它爬上 3 英尺,但晚上,它滑回 2 英尺。蜗牛需要多少天才能到达井顶?
A) 10 天 B) 12 天 C) 15 天 D) 18 天
它回复我们的是19天,然而正确答案是D,有意思的是它给出了推理过程,答案竟然也还是错了
我又问了一下GPT-4,结果GPT-4也答错了,有点滑稽咱就说。
问题 2: 代数
家面包店在某天卖出了 480 个麻薯和蛋糕。卖出的麻薯数量比蛋糕多 120 个。请告诉我,当天面包店卖出了多少个麻薯和蛋糕?
问题 3: 编程
使用 C# 编写一个程序,生成一个长度为 8 个字符的随机密码,包括大写字母、小写字母和数字。密码至少包含一个大写字母、一个小写字母和一个数字。
Llama3和GPT-4给出的代码都比较完整,没有明显的问题。
综上,通过几个小测试,来帮助大家了解一下Llama3的大概情况,需要特别注意的是,在使用Llama3的过程中,需要每次强调用中文回复,否则它大概率回给你回复成英文的
好了,今天的测试到这里就结束咯,简单做个总结,整体来看,Llama3的响应速度的确是目前大模型中的头一档,每秒800tokens能够节省太多的时间,并且作为一个开源大模型,Llama3的可塑性更强,且对于大部分用户来说都比较友好。最重要的是,目前免费,而且不限速,不限次。相信,就这两个月以来,发布的诸多大模型,应该足够给Openai带来一点点压力了吧,希望奥特曼能尽早官宣GPT-5!快都卷起来,让我们用上最好的大模型!
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