„Llama 3.3 70B Instruct“, entwickelt von Meta, ist ein mehrsprachiges großes Sprachmodell, das speziell für auf Anweisungen basierende Aufgaben feinabgestimmt und für Konversationsanwendungen optimiert wurde. Es kann Texte in mehreren Sprachen verarbeiten und generieren, mit einem Kontextfenster, das bis zu 128.000 Token unterstützt. Das Modell wurde am 6. Dezember 2024 veröffentlicht und übertrifft zahlreiche Open-Source- und proprietäre Chatmodelle in verschiedenen Branchenbenchmarks. Es nutzt Grouped-Query Attention (GQA),um die Skalierbarkeit zu verbessern, und wurde mit einem vielfältigen Datensatz trainiert, der über 15 Billionen Token aus öffentlich zugänglichen Quellen umfasst. Das Modellwissen ist auf dem Stand von Dezember 2023.
Amazon Nova Lite ist ein vielseitiges multimodales Modell, das zur Verarbeitung von Text-, Bild- und Videoeingaben entwickelt wurde und textbasierte Ausgaben erzeugt. Mit einem Kontextfenster von 300.000 Token eignet es sich hervorragend für Echtzeitinteraktionen, Dokumentenanalyse und visuelle Fragebeantwortung. Als Teil der Amazon Nova Foundation-Modelle unterstützt es Feinabstimmung und Destillation, wodurch eine erweiterte Anpassung möglich ist.
| Llama 3.3 70B Instruct | Nova Lite | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | - | |
Veröffentlichungsdatum | Dec 06, 2024 4 Monate ago | Dec 02, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text | Text Bilder Video |
API-Anbieter | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | Amazon Bedrock |
Datum des Wissensstandes | 12.2024 | Absichtlich nicht offengelegt |
Open Source | Ja | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | $0.23 pro Million Token | $0.06 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $0.40 pro Million Token | $0.24 pro Million Token |
MMLU | 86% 0-shot, CoT Quelle | 80.5% CoT Quelle |
MMLU Pro | 68.9% 5-shot, CoT Quelle | Nicht verfügbar |
MMMU | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | 88.4% pass@1 Quelle | 85.4% pass@1 Quelle |
MATH | 77% 0-shot, CoT Quelle | 73.3% CoT Quelle |
GPQA | 50.5% 0-shot, CoT Quelle | 42% Main Quelle |
IFEval | 92.1% Quelle | 89.7% Quelle |
Mobile Anwendung | - | - |
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