Llama 3.3 70B Instructは、Metaによって作成された多言語大規模言語モデルで、指示ベースのタスクに特化してファインチューニングされ、会話アプリケーション向けに最適化されています。128,000トークンまでのコンテキストウィンドウをサポートし、複数の言語でテキストを処理および生成できます。2024年12月6日にリリースされ、さまざまな業界ベンチマークで数多くのオープンソースおよびプロプライエタリチャットモデルを上回ります。スケーラビリティを向上させるためにGrouped-Query Attention（GQA）を利用し、公開されているソースから15兆トークンを超える多様なデータセットでトレーニングされています。モデルの知識は2023年12月まで最新です。
Amazon Nova Microは、コストと速度に最適化されたテキスト専用モデルです。128Kトークンのコンテキストウィンドウを備え、テキスト要約、翻訳、インタラクティブチャット、基本的なコーディングなどのタスクに優れています。Amazon Nova基盤モデルの一部としてリリースされ、独自データに対するカスタマイズのためのファインチューニングと蒸留をサポートします。
| Llama 3.3 70B Instruct | Nova Micro | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Dec 06, 2024 4 ヶ月 ago | Dec 02, 2024 4 ヶ月 ago |
モダリティ | テキスト | テキスト |
APIプロバイダー | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | Amazon Bedrock |
知識のカットオフ日 | 12.2024 | 意図的に非公開 |
オープンソース | はい | いいえ |
入力料金 | $0.23 100万トークンあたり | $0.04 100万トークンあたり |
出力料金 | $0.40 100万トークンあたり | $0.14 100万トークンあたり |
MMLU | 86% 0-shot, CoT ソース | 77.6% CoT ソース |
MMLU Pro | 68.9% 5-shot, CoT ソース | - |
MMMU | 利用不可 | - |
HellaSwag | 利用不可 | - |
HumanEval | 88.4% pass@1 ソース | 81.1% pass@1 ソース |
MATH | 77% 0-shot, CoT ソース | 69.3% CoT ソース |
GPQA | 50.5% 0-shot, CoT ソース | 40% Main ソース |
IFEval | 92.1% ソース | 87.2% ソース |
モバイルアプリケーション | - | - |
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