LLama 3 เทียบกับ ChatGPT 3.5: การประลองประสิทธิภาพ

ปัญญาประดิษฐ์ยังคงพัฒนาต่อไป LLama 3 และ ChatGPT 3.5 ถือเป็นความก้าวหน้าล่าสุดในโมเดล AI LLama 3 เทียบกับ ChatGPT 3.5 นำเสนอการเปรียบเทียบที่น่าสนใจ โมเดลแต่ละรุ่นแสดงให้เห็นถึงคุณลักษณะและความสามารถเฉพาะตัว การทำความเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการพัฒนา AI นักพัฒนาซอฟต์แวร์ต้องการประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่เหมาะสมที่สุด การวิเคราะห์โดยละเอียดจะช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างรอบรู้ การเปรียบเทียบช่วยในการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับงานเฉพาะ

LLama 3 เทียบกับ ChatGPT 3.5: ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค

หน้าต่างบริบทการป้อนข้อมูล

การขอ หน้าต่างบริบทอินพุต กำหนดปริมาณข้อมูลหนึ่งที่โมเดลสามารถประมวลผลได้ในครั้งเดียว ลามะ 3 มีโทเค็นมากถึง 8000 โทเค็น ความจุนี้ช่วยให้จัดการได้ งานที่ซับซ้อน ด้วยบริบทที่มากขึ้น นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากฟีเจอร์นี้เพื่อการวิเคราะห์โดยละเอียดและการตอบกลับที่ครอบคลุม

ในทางตรงกันข้าม, ChatGPT3.5 มีโทเค็น 4096 โทเค็น หน้าต่างขนาดเล็กนี้เหมาะกับงานที่ง่ายกว่า ผู้ใช้จะพบว่ามันเพียงพอสำหรับแอปพลิเคชันทั่วไป ความแตกต่างของความจุโทเค็นเน้นย้ำถึงประเด็นสำคัญของการเปรียบเทียบ LLama 3 กับ ChatGPT 3.5

โทเค็นเอาต์พุตสูงสุด

การขอ โทเค็นเอาท์พุตสูงสุด กำหนดความยาวของการตอบสนองที่โมเดลสามารถสร้างได้ ChatGPT3.5 นำหน้าด้วยโทเค็น 4096 โทเค็น ความสามารถนี้ช่วยให้สร้างผลลัพธ์ที่ยาวและมีรายละเอียดได้ ผู้ใช้ได้รับประโยชน์จากคำอธิบายและคำบรรยายที่ครอบคลุม

ลามะ 3อย่างไรก็ตาม เสนอโทเค็น 2048 รายการสำหรับผลลัพธ์ ขีดจำกัดนี้สนับสนุนการตอบสนองที่กระชับและตรงจุด นักพัฒนาอาจชอบสิ่งนี้สำหรับงานที่ต้องการความสั้นและแม่นยำ การเลือกใช้ระหว่างโมเดลเหล่านี้ขึ้นอยู่กับความต้องการผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง

ตัดความรู้

การขอ ความรู้ที่ถูกตัดออก ระบุข้อมูลล่าสุดที่โมเดลมี ลามะ 3 มีกำหนดตัดรอบในเดือนธันวาคม 2023 การอัปเดตล่าสุดนี้ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลและแนวโน้มล่าสุดได้ ผู้ใช้สามารถพึ่งพา LLama 3 เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกล่าสุดได้

ChatGPT3.5 มีการกำหนดเกณฑ์ในเดือนเมษายน 2023 แม้จะเก่ากว่าเล็กน้อย แต่ก็ยังคงให้ข้อมูลอันมีค่า ความแตกต่างของเกณฑ์ความรู้มีบทบาทสำคัญในการเลือกโมเดลที่เหมาะสม ผู้ใช้จะต้องพิจารณาความสำคัญของข้อมูลที่ทันสมัยในแอปพลิเคชันของตน

จำนวนพารามิเตอร์

การขอ จำนวนพารามิเตอร์ ในโมเดลมีอิทธิพลอย่างมากต่อประสิทธิภาพและความสามารถ ลามะ 3 ภูมิใจนำเสนอที่น่าประทับใจ 70 พันล้านพารามิเตอร์จำนวนมหาศาลนี้ทำให้ LLama 3 สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้อย่างแม่นยำและลึกซึ้งยิ่งขึ้น นักพัฒนาสามารถใช้โมเดลนี้เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและวิเคราะห์อย่างละเอียด

บนมืออื่น ๆ , ChatGPT3.5 มีช่วงประมาณ 20 ถึง 175 พันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งช่วงนี้ให้ความยืดหยุ่นในการเลือกโมเดลที่เหมาะกับความต้องการเฉพาะ ผู้ใช้จะพบว่ารุ่นล่างเหมาะสำหรับงานที่ง่ายกว่า ในขณะที่รุ่นบนจะมีคุณสมบัติที่เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความแม่นยำสูงกว่า การเปรียบเทียบพารามิเตอร์ใน LLama 3 กับ ChatGPT 3.5 เน้นย้ำถึงจุดแข็งที่แตกต่างกันของทั้งสองรุ่น

วันที่ออกข่าว

การขอ วันที่ออกข่าว ของโมเดลมักจะสะท้อนถึงความก้าวหน้าและการปรับปรุงทางเทคโนโลยี ลามะ 3 เปิดตัวเมื่อ April 18, 2024การเปิดตัวครั้งล่าสุดนี้ช่วยให้ผู้ใช้ได้รับประโยชน์จากนวัตกรรมและการปรับปรุงล่าสุดในเทคโนโลยี AI นักพัฒนาสามารถพึ่งพา LLama 3 สำหรับคุณสมบัติและฟังก์ชันที่ล้ำสมัย

ChatGPT3.5 เปิดตัวครั้งแรกเมื่อวันที่ 30 พฤศจิกายน 2022 แม้จะเก่ากว่า แต่ยังคงมีประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือที่แข็งแกร่ง ผู้ใช้จะชื่นชอบประวัติการทำงานที่ผ่านมาและความสามารถที่พิสูจน์แล้วของ LLama 3 ไทม์ไลน์การเปิดตัวใน LLama 3.5 เทียบกับ ChatGPT XNUMX มอบข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับขั้นตอนการพัฒนาและแอปพลิเคชันที่มีศักยภาพ

LLama 3 เทียบกับ ChatGPT 3.5: เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ

ความรู้ระดับปริญญาตรี

ลามะ 3 ได้คะแนนถึง 82.0 คะแนนในด้านความรู้ระดับปริญญาตรี ซึ่งคะแนนนี้สะท้อนถึงความสามารถของโมเดลในการ เข้าใจและดำเนินการ แนวคิดทางวิชาการที่ซับซ้อน โมเดลนี้โดดเด่นในด้านต่างๆ เช่น ความรู้ทั่วไปและการแปลภาษาหลายภาษา ChatGPT3.5ในทางกลับกัน ได้คะแนน 70.0 ในหมวดเดียวกัน คะแนนนี้บ่งชี้ว่าเข้าใจได้ดี แต่ยังต่ำกว่า LLama 3 ผู้ใช้ที่ต้องการความเข้าใจขั้นสูงจะพบว่า LLama 3 เหมาะกับงานด้านวิชาการมากกว่า

การใช้เหตุผลในระดับบัณฑิตศึกษา

ในการใช้เหตุผลในระดับบัณฑิตศึกษา ลามะ 3 คะแนน 39.5 ประสิทธิภาพนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของโมเดลในการจัดการกับงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน สถาปัตยกรรมตัวแปลงที่ปรับให้เหมาะสมของโมเดลและ Grouped-Query Attention (GQA) มีส่วนทำให้มีความสามารถในการใช้เหตุผลที่เหนือกว่า ChatGPT3.5 คะแนน 28.1 แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่สมเหตุสมผลแต่ยังไม่ถึงระดับเชิงลึกของ LLama 3 ผู้ใช้ที่ต้องการการแก้ปัญหาขั้นสูงจะได้รับประโยชน์จากทักษะการใช้เหตุผลขั้นสูงของ LLama 3

ความสามารถในการเข้ารหัส

ความสามารถในการเขียนโค้ดเน้นย้ำถึงอีกพื้นที่หนึ่งซึ่ง ลามะ 3 โดดเด่นกว่าคู่แข่ง ด้วยคะแนน 81.7 LLama 3 พิสูจน์ให้เห็นถึงความสามารถในด้านเทคโนโลยีการสร้างโค้ด AI ความสามารถของโมเดลในการจัดการข้อความที่ซับซ้อนและการสรุปข้อความยาวๆ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนา ChatGPT3.5 คะแนน 48.1 แสดงให้เห็นถึงทักษะการเขียนโค้ดขั้นพื้นฐาน แต่ขาดคุณสมบัติขั้นสูงของ LLama 3 นักพัฒนาที่กำลังมองหาความช่วยเหลือในการเขียนโค้ดที่ล้ำสมัยจะเลือก LLama 3 เนื่องจากประสิทธิภาพที่เหนือกว่า

คณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษา

ลามะ 3 ได้คะแนนดีเยี่ยมถึง 93.0 คะแนนในวิชาคณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษา คะแนนนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของโมเดลในการจัดการกับเลขคณิตพื้นฐานและแนวคิดทางคณิตศาสตร์อย่างแม่นยำ สถาปัตยกรรมขั้นสูงของ LLama 3 รวมถึงการออกแบบหม้อแปลงที่ปรับให้เหมาะสม มีส่วนสนับสนุนให้เกิดประสิทธิภาพสูงนี้ ผู้ใช้ที่กำลังมองหาโมเดลสำหรับวัตถุประสงค์ทางการศึกษาจะพบว่า LLama 3 มีประสิทธิภาพสูงในการสอนและการเรียนรู้ทักษะคณิตศาสตร์พื้นฐาน

ChatGPT3.5ในทางกลับกัน มีคะแนน 57.1 ในวิชาคณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษา คะแนนนี้บ่งชี้ว่าเข้าใจแนวคิดทางคณิตศาสตร์เบื้องต้นในระดับปานกลาง ChatGPT 3.5 สามารถคำนวณแบบง่ายๆ ได้ แต่ขาดความลึกซึ้งและความแม่นยำอย่างที่เห็นใน LLama 3 ผู้ใช้ควรพิจารณาใช้ ChatGPT 3.5 สำหรับงานที่ต้องอาศัยความเข้าใจทางคณิตศาสตร์ขั้นพื้นฐาน แต่ไม่เหมาะสำหรับงานคณิตศาสตร์ที่มีรายละเอียดหรือซับซ้อนกว่า

การแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์

ในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ ลามะ 3 คะแนน 50.4คะแนนนี้สะท้อนถึงความสามารถของโมเดลในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเกินกว่าการคำนวณขั้นพื้นฐาน Grouped-Query Attention (GQA) ของ LLama 3 ช่วยเพิ่มความสามารถในการใช้เหตุผล ทำให้เหมาะสำหรับการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องกับงานที่ต้องแก้ปัญหาขั้นสูงจะได้รับประโยชน์จากความสามารถอันแข็งแกร่งของ LLama 3

ChatGPT3.5 คะแนน 34.1 ในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ คะแนนนี้แสดงถึงระดับความสามารถพื้นฐานในการจัดการกับความท้าทายทางคณิตศาสตร์ แม้ว่า ChatGPT 3.5 จะสามารถจัดการกับปัญหาทั่วไปได้ แต่ก็ยังไม่สามารถเทียบได้กับความสามารถในการแก้ปัญหาของ LLama 3 ผู้ใช้บางคนอาจพบว่า ChatGPT 3.5 เพียงพอสำหรับงานง่ายๆ แต่บางคนอาจต้องมองหาแอปพลิเคชันทางคณิตศาสตร์ที่ท้าทายกว่านี้จากที่อื่น

LLama 3 เทียบกับ ChatGPT 3.5: การใช้งานจริง

การเข้ารหัสและการพัฒนา

ข้อดีของ LLama 3 ในงานเขียนโค้ด

ลามะ 3 โดดเด่นในงานเขียนโค้ดสถาปัตยกรรมของโมเดลรองรับการสร้างโค้ดที่ซับซ้อน นักพัฒนาได้รับประโยชน์จากความสามารถของ LLama 3 ในการจัดการกับคำสั่งที่ซับซ้อน ประสิทธิภาพของโมเดลในเทคโนโลยีการสร้างโค้ด AI นั้นน่าสังเกต ด้วย คะแนนของ 81.7LLama 3 มีประสิทธิภาพเหนือกว่าคู่แข่งหลายราย ความสามารถนี้ทำให้ LLama 3 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับโครงการพัฒนาขั้นสูง

ประสิทธิภาพในการเขียนโค้ดของ ChatGPT 3.5

ChatGPT 3.5 นำเสนอความสามารถในการเขียนโค้ดขั้นพื้นฐาน โดยโมเดลนี้ให้พื้นฐานที่มั่นคงสำหรับงานเขียนโค้ดง่ายๆ นักพัฒนาพบว่า ChatGPT 3.5 มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันทั่วไป โมเดลนี้ คะแนน 48.1 ในการเขียนโค้ด ซึ่งบ่งชี้ถึงความสามารถระดับปานกลาง ผู้ใช้ที่ต้องการความช่วยเหลือในการเขียนโค้ดขั้นพื้นฐานจะชื่นชอบความน่าเชื่อถือของ ChatGPT 3.5 อย่างไรก็ตาม สำหรับงานที่ซับซ้อนกว่านี้ รุ่นอื่นอาจมีประสิทธิภาพที่ดีกว่า

การใช้เหตุผลและการแก้ปัญหา

ความสามารถในการใช้เหตุผลของ LLama 3

LLama 3 แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่ง สถาปัตยกรรมของโมเดลช่วยเพิ่มทักษะการแก้ปัญหา ผู้ใช้ได้รับประโยชน์จากความสามารถของ LLama 3 ในการจัดการกับงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน โมเดลนี้มีคะแนน 39.5 ในการใช้เหตุผลระดับบัณฑิต ประสิทธิภาพนี้แสดงให้เห็นถึงความลึกซึ้งของ LLama 3 ในการคิดวิเคราะห์ สำหรับการแก้ปัญหาขั้นสูง LLama 3 พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสูง

ความสามารถในการใช้เหตุผลของ ChatGPT 3.5

ChatGPT 3.5 มอบความสามารถในการใช้เหตุผลที่เหมาะสม แบบจำลองนี้จัดการงานแก้ปัญหาพื้นฐานได้อย่างง่ายดาย ผู้ใช้พบว่า ChatGPT 3.5 เหมาะกับความท้าทายในการใช้เหตุผลที่ง่ายกว่า แบบจำลองนี้ทำคะแนนได้ 28.1 ในการใช้เหตุผลระดับบัณฑิตศึกษา คะแนนนี้สะท้อนให้เห็นถึงความเข้าใจที่มั่นคงแต่ยังขาดความลึกซึ้งของ LLama 3 สำหรับงานการใช้เหตุผลที่ตรงไปตรงมา ChatGPT 3.5 ยังคงเป็นตัวเลือกที่เชื่อถือได้

LLama 3 เทียบกับ ChatGPT 3.5: การวิเคราะห์ราคา

ต้นทุนต่อโทเค็น AI/ML 1 ชิ้น

การทำความเข้าใจต้นทุนการใช้โมเดล AI เป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนา ลามะ 3 นำเสนอโซลูชันที่คุ้มต้นทุน ราคาสำหรับโทเค็นทั้งอินพุตและเอาท์พุตอยู่ที่ (https://aimlapi.com/comparisons/llama-3-vs-chatgpt-3-5-comparison)การกำหนดราคาที่สม่ำเสมอทำให้การกำหนดงบประมาณมีความชัดเจนและคาดเดาได้

ChatGPT3.5 มีโครงสร้างราคาที่แตกต่างกัน ต้นทุนของโทเค็นอินพุต $0.00065ในขณะที่โทเค็นเอาท์พุตมีราคาอยู่ที่ $0.00195การเปลี่ยนแปลงนี้อาจส่งผลต่อการตัดสินใจตามความต้องการใช้งานเฉพาะ

ความคุ้มค่า

การประเมินมูลค่าคุ้มราคาเกี่ยวข้องกับมากกว่าแค่ต้นทุน LLama 3 มีราคาที่แข่งขันได้ สอดคล้องกับประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในการวัดประสิทธิภาพ โมเดลนี้โดดเด่นในด้านต่างๆ เช่น การเขียนโค้ดและการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ จึงให้คุณค่าที่ยอดเยี่ยมสำหรับงานเหล่านั้น

ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับราคาของ ChatGPT 3.5 ต้องมีการวิเคราะห์อย่างรอบคอบ โมเดลนี้ให้ความน่าเชื่อถือสำหรับงานที่ง่ายกว่า ผู้ใช้จะต้องชั่งน้ำหนักต้นทุนกับประโยชน์ด้านประสิทธิภาพสำหรับการใช้งานเฉพาะของตน

LLama 3 และ ChatGPT 3.5 แต่ละตัวมีข้อได้เปรียบที่แตกต่างกัน LLama 3 โดดเด่นในด้านการเขียนโค้ด และการใช้เหตุผล แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในการประเมินประสิทธิภาพ สถาปัตยกรรมขั้นสูงของโมเดลนี้รองรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ผู้ใช้ได้รับประโยชน์จากความสามารถของ LLama 3 ในการจัดการงานที่ซับซ้อน ChatGPT 3.5 มอบประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้สำหรับแอปพลิเคชันที่เรียบง่ายกว่า ผู้ใช้ควรพิจารณาความต้องการและงบประมาณที่เฉพาะเจาะจงเมื่อเลือกโมเดล LLama 3 เสนอราคาที่สามารถแข่งขันได้พร้อมความสามารถที่ปรับปรุงใหม่ ผู้ใช้ที่กำลังมองหาโซลูชัน AI ขั้นสูงจะพบว่า LLama 3 เป็นตัวเลือกที่มีค่า