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急速に進化する人工知能の世界で、MetaのLlamaシリーズは新しいリリースごとに波を起こしています。今日は、AIコミュニティが盛り上がっている三つのモデルの比較を深く掘り下げます：Llama 3.1 70B vs Llama 3 70B vs Llama 2 70B。この対決は、AIが短い期間でどれほど進歩したか、そしてそれが言語モデルの未来にとって何を意味するかを明らかにすることを約束しています。
Llamaシリーズは、各バージョンで大きな改善を見せています。これらの強力なモデル間の主要な違いを解説します：
Llama 2 70Bは、2023年7月18日にリリースされ、オープンソースの言語モデルの新基準を打ち立てました。4,096トークンのコンテキストウィンドウと、さまざまなベンチマークでの印象的なパフォーマンスで、開発者や研究者の間で迅速に人気を博しました。
2024年4月18日にLlama 3 70Bがリリースされ、前モデルより著しい改善をもたらしました。このモデルはコンテキストウィンドウを8,000トークンに倍増させ、ベンチマークパフォーマンスにおいて重要な向上を示しました。
Llama 3 70Bに関する具体的な詳細は限られていますが、これはLlama 2と革命的なLlama 3.1のギャップを埋める重要な一歩を表しています。
Llama 3が発表されたわずか3ヶ月後、2024年7月23日にMetaはLlama 3.1 70Bを発表しました。この最新モデルは単なる段階的な更新ではなく、AI能力の量子飛躍を実現しています。
数値を見て、これらのモデルがさまざまなベンチマークでどのように積み重なっているかを見てみましょう：
| ベンチマーク | Llama 2 70B | Llama 3 70B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|---|
| MMLU | 68.9 | 82.0 (5-shot) | 83.6 (5-shot) |
見ての通り、Llama 3.1 70Bは、さまざまなベンチマークで先代を一貫して上回っていることが分かります。特にMATHやGPQAのような複雑な推論タスクにおいて顕著な改善が見られます。
Llamaシリーズの最も重要な進歩の一つは、コンテキストウィンドウの拡大です：
Llama 3.1 70Bのためのこの大規模なコンテキストウィンドウの増加は、より長いテキストの処理と理解を可能にし、長文の文書分析、複雑なコーディングプロジェクト、詳細な会話AIのタスクに最適です。
Llama 2 70BとLlama 3 70Bは主に英語に焦点を当てていましたが、Llama 3.1 70Bは強力な多言語機能をもたらします。この拡張は以下の新しい可能性を開きます：
Llama 3.1 70Bは単なるパフォーマンスではなく、多用途性に関するモデルです。このモデルは幅広いタスクに優れています：
ビジネスがLlama 3.1 70Bの力をどのように活用しているかを探ります：
世界的な金融サービスグループである野村は、Amazon Bedrockを通じてLlama 3.1 70Bを彼らの業務に統合しています。この実装により以下が実現しました：
デジタル顧客体験のリーダーであるTaskUsは、Llama 3.1 70Bを活用してTaskGPTを開発しました。このプラットフォームは以下を可能にします：
Llama 3.1 70Bのオープンソース性は、AIの風景においてゲームチェンジャーです。以下の理由から非常に重要です：
Llama 3.1 70Bの能力に驚く一方で、未来に期待されることにも心躍ります。以下のような可能性があります：
Llama 3.1 70B vs Llama 3 70B vs Llama 2 70Bの戦いにおいて、L
