Llama 3比Llama 2强在哪？深度对比揭秘
大家好，今天咱们来聊聊Meta.ai推出的两代大模型——Llama 2和Llama 3。作为同门兄弟，这俩模型都是开源的，采用标准的transformer架构训练，但就像家里的大哥和小弟，能力差距可不是一星半点儿。Llama 3一出场就凭借更强的实力和更广泛的能力，几乎把Llama 2远远甩在了后面。
Llama 2：曾经的王牌
Llama 2发布于2023年7月，当时它可是Meta的头牌。
Llama 2的亮点包括：
- 训练数据集相对较小。
- 提供6.7B、13B、69B参数模型。
- 支持的上下文长度只有4096个token。
- 几乎完全依赖于文本数据。
- 开源。
当时的Llama 2对于日常任务足够出色，但它的设计更偏向于英语数据，面对多语言需求稍显乏力。
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Llama 3：新王登基
时间快进到2024年4月，Llama 3横空出世，直接接管了Meta大模型的王座。它的优势简直让人瞠目结舌：
- 数据集更庞大，训练的token数量是Llama 2的七倍，达到15万亿个。
- 最大模型的参数高达405B，是Llama 2的五倍还多。
- 支持的上下文长度增加到惊人的12.8万个token。
- 支持多达30种语言。
- 将来还可以处理多模态输入和输出（如图片、视频和音频）。
不仅如此，Llama 3还具有更快的速度、更强的处理能力，未来将支持更复杂的任务，比如编码生成、图像处理等。相比之下，Llama 2的能力显得有些“单调”。
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训练规模：Llama 3遥遥领先
两者的训练规模一对比，简直就像小学算数和大学微积分的差距：
- Llama 2：每日需要2.2万PFlops（千万亿次浮点运算）来训练，训练数据主要是英文，总计2万亿个token。
- Llama 3：则暴增到每天44万PFlops，训练了15万亿token，涵盖了更广泛的语言和内容。而且，Meta还为Llama 3进行了大量的人工调优。
不仅如此，Llama 3的训练还依赖于Nvidia的H100 GPU阵列，算力需求大得Meta都不得不限制模型训练时间。相比之下，Llama 2的训练规模和硬件条件看起来真有点“寒酸”。
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性能对比：速度、准确率一骑绝尘
Llama 2的最大模型69B虽然不算小，但相较Llama 3，还是有点“老黄历”了。Llama 3不仅在训练数据和参数量上碾压Llama 2，还在性能上全面超越。特别是上下文长度的扩展，让Llama 3能够处理更大规模的数据集，解决更复杂的问题。
Meta已经将Llama 3应用于自家的Facebook Messenger和美国版的Whatsapp，并且能在实时聊天中快速响应用户的输入。这就像“快递小哥骑电动车VS蜗牛骑自行车”，速度和效率完全不在一个量级上。
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能力升级：不仅限于文本
Llama 2基本上就是个“文本专家”，只能生成文本，偶尔还能写点代码。而Llama 3呢？这货可不只是个“码字机器”。它将来能处理多模态输入和输出，也就是说，除了文字，它还能看图片、分析视频，甚至理解音频。而且，Llama 3对编码任务的处理也比Llama 2更加强大和灵活。
对那些需要更复杂语言支持、编程能力的用户来说，Llama 3无疑是更好的选择。
最终结论：Llama 3赢麻了
总结来看，Llama 3简直是Llama 2的“全面升级版”，无论是训练规模、性能表现，还是未来的多模态功能，都远远超过Llama 2。如果你对语言模型有更高的要求，Llama 3绝对是不二之选。Llama 2就像当年的“诺基亚”，虽然曾经辉煌，但在新时代的“iPhone”面前已经稍显逊色。
未来，或许Llama 4会再一次刷新我们对语言模型的认知，但在此之前，Llama 3毫无疑问是目前Meta的“当家花旦”。