„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 Micro ist ein rein textbasiertes Modell, das für Kosten- und Geschwindigkeitsoptimierung entwickelt wurde. Mit einem Kontextfenster von 128K Token eignet es sich besonders für Aufgaben wie Textzusammenfassung, Übersetzung, interaktive Chats und grundlegendes Programmieren. Es wurde als Teil der Amazon Nova Foundation-Modelle veröffentlicht und unterstützt Feinabstimmung sowie Destillation zur Anpassung an proprietäre Daten.
| Llama 3.3 70B Instruct | Nova Micro | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Dec 06, 2024 4 Monate ago | Dec 02, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text | Text |
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 | $0.04 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $0.40 pro Million Token | $0.14 pro Million Token |
MMLU | 86% 0-shot, CoT Quelle | 77.6% CoT Quelle |
MMLU Pro | 68.9% 5-shot, CoT Quelle | - |
MMMU | Nicht verfügbar | - |
HellaSwag | Nicht verfügbar | - |
HumanEval | 88.4% pass@1 Quelle | 81.1% pass@1 Quelle |
MATH | 77% 0-shot, CoT Quelle | 69.3% CoT Quelle |
GPQA | 50.5% 0-shot, CoT Quelle | 40% Main Quelle |
IFEval | 92.1% Quelle | 87.2% Quelle |
Mobile Anwendung | - | - |
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