GPT 在数据表示上有时表现更好,但在准确性上落后于 LLAMA 3.1,例如在 DORA 评分中,GPT 能更好地进行数学计算。 LLAMA 和 GPT 都给出了以秒为单位的提前时间值。LLAMA 能将数据四舍五入到更接近实际值 16.99 天,而 GPT 则将数据四舍五入为 17 天 2 小时,但以更详细的格式呈现数据。 GPT4o LLAMA 3.1...
因此,为 Llama 3.1 创建的提示将在 Llama 3.3 中保持不变。这对于从 Llama 3.1 迁移的用户来说是一个很大的优势。Llama 3.3 支持与 Llama 3.1 相同的代码解释器和工具调用功能。这些功能允许您的模型利用外部工具和信息。 Ollama是启动和运行本地语言模型的最快方法我们建议尝试 Llama 3.3 70B,它的大小令人印象...
据 Meta 官方介绍，Llama 3 在模型架构上选择了相对标准的纯解码器 Transformer 架构。与 Llama 2 相比，Llama 3 进行了几项关键的改进：Llama 3 使用了一个具有 128K token 词汇表的 tokenizer，可以更有效地编码语言，从而显著提升模型性能。在 8B 和 70B 模型中都采用分组查询注意力 （GQA），以提高 Llama ...
结论1:测试结果表明,Llama3在中文逻辑推理相关任务(小学数学推理、初中级难度的代码生成)上展现出强劲的竞争力,虽未达到或超过GPT-4的水平,但与其差距不大(-2.9),然而仍与GPT-4 Turbo存在一定的差距(-6.18)。 结论2:在SC-Code3中文代码生成基准上,Llama3-70B取得62.57分,接近GPT-4,较GPT4-Turbo还有一定距离。
从Llama 2 70B种子模型开始,经过三轮迭代训练,模型在AlpacaEval 2.0排行榜上的表现超越了多个现有系统,包括Claude 2、Gemini Pro和GPT-4 0613。具体来说,第二轮迭代(M2)相较于第一轮迭代(M1)和基线模型(SFT Baseline)在头对头评估中取得了更高的胜率(55.5% vs. 11.7%),而第三轮迭代(M3)进一步提高了胜率(...
就在今天凌晨, Meta 正式发布了全新的 Llama 3 模型,还一次上新了 8B 和 70B 两个参数版本。 它的训练数据集比 Llama 2 整整大了 7 倍,达到了 15T ,容量也是上一代的两倍,支持 8K 上下文长度。 目前,它们已经接入了 Meta 最新发布的智能助手 Meta AI 中,所有人都可以免费使用。
防御升级：引入Llama Guard、Prompt Guard工具检测对抗性攻击，但开源模型仍可能被用于生成虚假信息。例如，Scout的长文本能力可批量制造深度伪造新闻。生态霸权隐忧：月活超7亿的企业需付费获取商用许可，被质疑“开源名义下的垄断控制”，可能挤压中小企业的创新空间。五、行业启示：AI竞赛的三大转折点 效率 vs 规模：...
图3 (a) 为 LLaMA-GPT4 vs Alpaca 比较结果,实验表明在 Helpfulness 这一指标下,GPT-4 以 54.12% 的得分胜出。图 3 (b) 为 LLaMA-GPT4 vs GPT-4 比较结果,表明 GPT-4 指令微调的 LLaMA 的性能与原始的 GPT-4 类似。 与使用自动求值的 SOTA 进行比较 ...
又是一个关于AI系统未来发展的巨大提示。深入了解Llama 4的原生多模态 多模态现在可能已经不再让人感到太惊奇了，因为大家都在往这方向转。不过，让L4这个版本值得仔细研究的地方在于它的做法：Llama 4是原生多模态。咱们先花点时间来搞清楚这个概念，以及它带来的意义。原生 vs 外挂多模态 过去...
LLAma 3、GPT 4 和 Claude 3 性能比较分析 1️⃣ Claude 3 vs GPT-4 - 榜单性能: Claude 3 在性能跑分中全面超越 GPT-4 - ️ 行业基准: 在部分行业基准测试中,Claude 3 优于 GPT-4 和 GeminiUltra 2️⃣ Chatbot …