Llama 3 mü yoksa GPT-4 mü daha iyi?

Llama 3 ve GPT-4, kamuya açık en gelişmiş büyük dil modelleri (LLM) arasında yer almaktadır . Her iki modeli çoklu modalite, bağlam uzunluğu, performans ve maliyet açısından karşılaştırarak hangi LLM'nin daha iyi olduğunu görelim.

İçindekiler

GPT-4 nedir?

GPT-4, OpenAI tarafından geliştirilen en son büyük dil modelidir (LLM). Çok daha büyük bir veri setini kullanarak farklı eğitim ve optimizasyon tekniklerini kullanarak eski GPT-3 modellerinin temelleri üzerine inşa edilmiştir. Bu, daha küçük uzman modellerinden toplam 1,7 trilyon parametreye sahip olduğu söylenen GPT-4'ün parametre boyutunu önemli ölçüde artırdı. Yeni eğitimler, iyileştirmeler ve daha fazla sayıda parametre ile GPT-4, muhakeme, problem çözme, bağlamı anlama ve ayrıntılı talimatları daha iyi ele alma konularında iyileştirmeler sunuyor.

Modelin şu anda 3 çeşidi bulunmaktadır:

  • GPT-4 : Hız, doğruluk ve bilgi tabanında önemli iyileştirmeler içeren GPT-3'ten geliştirilmiş bir versiyon.
  • GPT-4 Turbo : İşletme maliyetlerini düşürürken daha hızlı performans sunmak için tasarlanmış, GPT-4'ün optimize edilmiş versiyonu.
  • GPT-4o (Omni) : Metin, resim ve ses gibi çok modlu giriş ve çıkışları entegre ederek GPT-4'ün yeteneklerini genişletir.

Artık OpenAI'nin API servisine abone olarak, ChatGPT ile etkileşim kurarak veya Descript, Perplexity AI ve Microsoft'un diğer birçok yardımcı servisi aracılığıyla üç GPT-4 modeline de erişebilirsiniz.

Llama 3 nedir?

Llama 3, Meta AI (Facebook, Instagram ve WhatsApp'ın ana şirketi) tarafından geliştirilen, milyonlarca insan açıklaması da dahil olmak üzere çeşitli bir veri kümesiyle denetlenen ince ayar, örnekleme ve politika optimizasyonunun bir kombinasyonu kullanılarak eğitilen açık kaynaklı bir LLM'dir. Örneğin, eğitim programı yüksek kaliteli komutlar ve öncelik sıralamasına odaklanarak esnek ve yetenekli bir yapay zeka modeli oluşturmayı amaçlıyor.

Llama 3'e Meta AI adlı Generative AI chatbot'u aracılığıyla erişebilirsiniz. Alternatif olarak, Llama 3 modellerini indirip Ollama, Open WebUI veya LM Studio üzerinden yükleyerek LLM'yi yerel olarak bilgisayarınıza çalıştırabilirsiniz.

Çok modlu

GPT-4o'nun yayınlanmasıyla birlikte GPT-4'ün çok modlu olduğu yönünde ilk bilgiler ortaya çıktı. Artık GPT-4o modelini kullanarak ChatGPT ile etkileşime girerek bu çok modlu özelliklere erişebilirsiniz . Haziran 2024 itibarıyla GPT-4o'da video ve ses üretmek için yerleşik bir yol bulunmamaktadır. Ancak video ve ses girişlerine dayalı olarak metin ve resim üretme yeteneğine sahiptir.

Llama 3 ayrıca önümüzdeki Llama 3 400B için çok modlu bir model sunmayı planlıyor. Büyük olasılıkla, Zero-shot Learning tekniklerini kullanarak görüntüler üretmek için CLIP (Kontrast Dili-Görüntüleyici Ön Eğitimi) ile benzer teknolojileri entegre edecektir. Ancak Llama 400B hala eğitim aşamasında olduğundan, 8B ve 70B modellerinin görüntü üretmesinin tek yolu LLaVa, Visual-LLaMA ve LLaMA-VID gibi uzantıları kullanmaktır. Şu an itibariyle Llama 3, metin üretmek için girdi olarak metin, resim ve ses alabilen tamamen dil tabanlı bir modeldir.

Bağlam uzunluğu

Bağlam uzunluğu, bir modelin aynı anda işleyebileceği metin miktarını ifade eder. Bu, bir LLM'nin yeteneklerini değerlendirirken önemli bir faktördür, çünkü modelin kullanıcıyla etkileşime girerken içinde çalışabileceği bağlam miktarını belirler. Genel olarak, daha yüksek bağlam uzunluğu LLM'yi daha iyi hale getirir, çünkü daha yüksek düzeyde tutarlılık ve devamlılık sağlar ve etkileşim sırasında hata tekrarını azaltabilir.

Örnek

Eğitim verisi açıklaması

Parametreler

Bağlam uzunluğu

GQA

Jeton sayısı

Sınırlı bilgi

Lama 3

Kamuya açık çevrimiçi verileri birleştirin

8B

8k

Sahip olmak

15T+

Mart 2023

Lama 3

Kamuya açık çevrimiçi verileri birleştirin

70B

8k

Sahip olmak

15T+

Aralık 2023

Llama 3 modelleri 8.000 token'lık (yaklaşık 6.400 kelime) etkili bir bağlam uzunluğuna sahiptir. Bu, Llama 3 modelinin etkileşim halinde yaklaşık 6.400 kelimelik bir bağlamsal belleğe sahip olacağı anlamına geliyor. 8.000 jeton sınırını aşan herhangi bir kelime göz ardı edilecek ve etkileşim sırasında herhangi bir ek bağlam sağlamayacaktır.

Örnek

Betimlemek

Bağlam penceresi

Eğitim verileri

GPT-4o

Multimodal model, GPT-4 Turbo'dan daha ucuz ve daha hızlı

128.000 token (API)

Ekim 2023'e kadar

GPT-4-Turbo

GPT-4 Turbo modeli görüş alanı açısından daha akıcı hale getirildi.

128.000 token (API)

Aralık 2023'e kadar

GPT-4

İlk GPT-4 modeli

8.192 jeton

Eylül 2021'e kadar

Buna karşılık, GPT-4 artık ChatGPT kullanıcıları için 32.000 token (yaklaşık 25.600 kelime) ve API uç noktasını kullananlar için 128.000 token (yaklaşık 102.400 kelime) olmak üzere önemli ölçüde daha büyük bağlam uzunluklarını destekliyor. Bu, GPT-4 modeline uzun konuşmaları yönetme ve uzun belgeleri veya hatta kitapların tamamını okuma yeteneği konusunda avantaj sağlıyor.

Yeterlik

Meta AI'nın 18 Nisan 2024 tarihli Llama 3 kıyaslama raporuna ve OpenAI'ın 14 Mayıs 2024 tarihli GPT-4 GitHub raporuna bakarak performansı karşılaştıralım. İşte sonuçlar:

Örnek

MMU

GPQA

MATEMATİK

İnsan Değerlendirmesi

DÜŞÜRMEK

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

Lama3 8B

68.4

34.2

30.0

62.2

58.4

Lama3 70B

82.0

39.5

50.4

81.7

79.7

Lama3 400B

86.1

48.0

57.8

84.1

83.5

Her kriterin ölçtüğü şeyler şunlardır:

  • MMLU (Çoklu Görevli Dil Anlama) : Modelin çeşitli akademik konulardaki soruları anlama ve cevaplama yeteneğini değerlendirir.
  • GPTQA (Genel Amaçlı Soru Cevaplama) : Modelin açık bir alanda gerçek dünya sorularını cevaplama yeteneğini değerlendirir
  • MATEMATİK : Modelin problemleri çözme yeteneğini test edin.
  • HumanEval : Modelin, verilen insan programlama komutlarına göre doğru kod üretme yeteneğini ölçer.
  • DROP (Paragraflar Üzerinde Ayrık Muhakeme) : Modelin metin pasajlarına dayalı olarak ayrık muhakeme yapma ve soruları cevaplama yeteneğini değerlendirir.

Son zamanlarda yapılan kıyaslamalar GPT-4 ve Llama 3 modelleri arasındaki performans farklarını ortaya koyuyor. Llama 3 8B modelinin belirgin şekilde geride kaldığı görülürken, 70B ve 400B modelleri akademik ve genel bilgi, okuma ve anlama, muhakeme ve mantık ve kodlama açısından GPT-4o ve GPT-4 Turbo modellerine benzer ancak daha düşük performans gösteriyor. Ancak henüz hiçbir Llama 3 modeli salt matematiksel anlamda GPT-4'ün performansına ulaşamadı.

Fiyat

Maliyet birçok kullanıcı için önemli bir faktördür. OpenAI'nin GPT-4o modeli, her 3 saatte 16 mesaj sınırlamasıyla tüm ChatGPT kullanıcılarına ücretsiz olarak sunuluyor. Daha fazlasına ihtiyacınız varsa, GPT-4o'nun mesaj sınırını 80'e çıkarmak ve ek GPT-4 modellerine erişim sağlamak için ayda 20 ABD doları karşılığında ChatGPT Plus'a abone olmanız gerekir.

Öte yandan hem Llama 3 8B hem de 70B modelleri açık kaynaklı ve ücretsizdir; bu da performanstan ödün vermeden uygun maliyetli bir çözüm arayan geliştiriciler ve araştırmacılar için önemli bir avantaj olabilir.

Erişilebilirlik

GPT-4 modelleri, OpenAI'nin Üretken Yapay Zeka sohbet robotu ChatGPT ve API'si aracılığıyla yaygın olarak erişilebilir durumdadır. GPT-4'ü ücretsiz kullanmanın bir yolu olan Microsoft Copilot'ta da GPT-4'ü kullanabilirsiniz . Bu geniş kullanılabilirlik, kullanıcıların farklı kullanım durumlarında yeteneklerinden kolayca yararlanabilmelerini sağlar. Buna karşılık Llama 3, model esnekliği sağlayan ve yapay zeka topluluğu içinde daha geniş çaplı deney ve iş birliğini teşvik eden açık kaynaklı bir projedir. Bu açık erişim yaklaşımı, yapay zeka teknolojisini demokratikleştirerek daha geniş bir kitleye ulaştırabilir.

Her iki model de mevcut olsa da, GPT-4 popüler üretkenlik araçları ve hizmetlerine entegre edilebildiği için kullanımı çok daha kolaydır. Öte yandan Llama 3, esas olarak Amazon Bedrock, Ollama ve DataBricks (Meta AI sohbet desteği hariç) gibi araştırma ve iş platformlarına entegre edilmiş durumda ve bu da teknik olmayan kullanıcılardan oluşan daha geniş bir pazara hitap etmiyor.

GPT-4 veya Llama 3 hangisi daha iyi?

Peki hangi LLM daha iyidir? GPT-4 daha iyi bir LLM'dir. GPT-4, metin, görüntü ve ses girişini işlemede gelişmiş yeteneklere sahip olmasıyla çoklu modalitede öne çıkarken, Llama 3'ün benzer özellikleri hala geliştirilme aşamasındadır. GPT-4 ayrıca çok daha büyük bir bağlam uzunluğu ve daha iyi bir performans sunuyor ve popüler araçlar ve hizmetler aracılığıyla yaygın olarak erişilebilir durumda, bu da GPT-4'ü daha kullanıcı dostu hale getiriyor.

Ancak Llama 3 modellerinin özgür ve açık kaynaklı bir proje için oldukça iyi bir performans gösterdiğini vurgulamak önemlidir. Bu bağlamda Llama 3, etkileyici performans, esneklik ve güvenilir güvenlik özellikleri sunarken, ücretsiz ve açık kaynaklı yapısı nedeniyle araştırmacılar ve işletmeler tarafından tercih edilen önemli bir LLM programı olmaya devam ediyor. Genel tüketici Llama 3'ü hemen bir kullanım alanı olarak görmese de, birçok araştırmacı ve işletme için en uygun seçenek olmaya devam ediyor.

Özetle, GPT-4 gelişmiş çok modlu yetenekleri, daha uzun bağlam uzunluğu ve yaygın olarak kullanılan araçlara sorunsuz entegrasyonu ile öne çıkarken, Llama 3 daha fazla özelleştirme ve maliyet tasarrufu sağlayan açık kaynaklı yapısıyla değerli bir alternatif sunuyor. Yani uygulama açısından GPT-4, tek bir modelde kullanım kolaylığı ve kapsamlı özellikler arayanlar için idealken, Llama 3 ise esneklik ve uyarlanabilirlik arayan geliştiriciler ve araştırmacılar için oldukça uygun.

Yorum bırak

Kıyafetlerdeki yapıştırıcı kalıntılarını çıkarma: leke kalıcı hale gelmeden önce nazikçe hareket edin

Kıyafetlerdeki yapıştırıcı kalıntılarını çıkarma: leke kalıcı hale gelmeden önce nazikçe hareket edin

Kıyafetlerdeki yapıştırıcı kalıntılarını çıkarma: dikkatli sökmeden soğuk, sabunlu su ve leke çıkarıcıya, oradan yıkamaya kadar. Japon yapıştırıcısı, etiket kalıntıları ve hassas kumaşlar için ipuçlarıyla.

Bulaşık makinesi filtresi nasıl temizlenir: kalıntı ve kötü kokuları önlemek için basit rehber

Bulaşık makinesi filtresi nasıl temizlenir: kalıntı ve kötü kokuları önlemek için basit rehber

Bulaşık makinesi filtresini adım adım temizlemeyi öğrenin: çıkarma, durulama, fırçalama, yeniden takma, sıklık ve basit bir temizliğin artık yeterli olmadığının işaretleri.

Nemlendirici temizliğinde sitrik asit kullanılabilir mi? Yöntemlere göre dikkat edilmesi gerekenler ve güvenli adımlar örneklerle açıklanıyor

Nemlendirici temizliğinde sitrik asit kullanılabilir mi? Yöntemlere göre dikkat edilmesi gerekenler ve güvenli adımlar örneklerle açıklanıyor

Nemlendiricileri sitrik asit ile temizlerken konsantrasyon, bekletme, durulama ve yöntemlere göre dikkat edilmesi gerekenler üretici resmi bilgilerine dayanarak açıklanıyor. Örnek senaryolarla pratik adımlar anlaşılır şekilde sunuluyor.

Klima Filtresi Temizlenmezse Ne Olur? Elektrik Faturası, Verimlilik, Küf Riski ve Temizlik Sıklığı Seçimi

Klima Filtresi Temizlenmezse Ne Olur? Elektrik Faturası, Verimlilik, Küf Riski ve Temizlik Sıklığı Seçimi

Klima filtresi temizlenmediğinde elektrik faturalarında artış, ısıtma/soğutma verimliliğinde düşüş, koku ve küf oluşumu gibi sorunlar yaşanabilir. Üretici ve enerji tasarrufu bilgilerine dayanarak temizlik sıklığı, otomatik temizleme fonksiyonu ve profesyonel temizlik arasındaki dengeyi açıklıyoruz.

Sırt çantasını çamaşır makinesinde yıkamak: Ne zaman yapılabilir, ne zaman kaçınılmalı?

Sırt çantasını çamaşır makinesinde yıkamak: Ne zaman yapılabilir, ne zaman kaçınılmalı?

Sırt çantasının çamaşır makinesinde ne zaman yıkanabileceğini, bakım etiketinin nasıl okunacağını, program ve deterjan seçimini, askı ve fermuarların korunmasını ve el ile yıkamanın ne zaman tercih edilmesi gerektiğini keşfedin.

Microsoft Teams Lisans Hatası Giderme

Microsoft Teams Lisans Hatası Giderme

Microsoft Teams'te "Lisans Hatası" ile mi karşılaşıyorsunuz? Lisans sorunlarını hızlıca çözmek, erişimi geri yüklemek ve BT ekibiyle uğraşmadan verimliliği artırmak için bu adım adım sorun giderme kılavuzunu izleyin. En son düzeltmelerle güncellendi.

Microsoft Teams Ücretsiz Abonelik Hatası Nasıl Düzeltilir?

Microsoft Teams Ücretsiz Abonelik Hatası Nasıl Düzeltilir?

Microsoft Teams Ücretsiz Abonelik Hatası yüzünden toplantılarınızın aksamasından bıktınız mı? Sorunu hızlıca çözmek ve sorunsuz ekip çalışmasını yeniden sağlamak için kanıtlanmış, adım adım çözümleri keşfedin. En yeni sürümlerde çalışır!

Herkese Açık Wi-Fi Ağlarında Microsoft Teams Ağ Hatasını Çözme

Herkese Açık Wi-Fi Ağlarında Microsoft Teams Ağ Hatasını Çözme

Herkese açık Wi-Fi ağlarında Microsoft Teams ağ hatasıyla mı karşılaşıyorsunuz? Aramalarınızı ve toplantılarınızı sorunsuz bir şekilde geri yüklemek için VPN ayarları, port kontrolleri ve önbellek temizleme gibi anında çözümler bulun. Hızlı çözüm için adım adım kılavuz.

Microsoft Teams Wiki Sekmesinin Yüklenmeme Hatası Nasıl Düzeltilir?

Microsoft Teams Wiki Sekmesinin Yüklenmeme Hatası Nasıl Düzeltilir?

Microsoft Teams Wiki sekmesinin yüklenmemesi hatasıyla mı karşılaşıyorsunuz? Sorunu hızlıca çözmek, Wiki sekmelerinizi geri yüklemek ve ekip verimliliğini sorunsuz bir şekilde artırmak için kanıtlanmış adım adım çözümleri keşfedin.

Microsoft Teams Mac Hata Anahtar Zinciri Sorunlarını Giderme

Microsoft Teams Mac Hata Anahtar Zinciri Sorunlarını Giderme

Microsoft Teams Mac'te Anahtar Zinciri hatasıyla mı mücadele ediyorsunuz? Sorunsuz iş birliğine geri dönmek için macOS için kanıtlanmış, adım adım sorun giderme çözümlerini keşfedin. Hızlı çözümler içeride!