Llama 2 vs GPT-4：有何區別？
在撰寫內容時，有兩個關鍵因素至關重要，“困惑度perplexity”和“爆發性burstiness”。困惑度衡量文本的復雜程度。而爆發性則比較句子的變化程度。人類傾向于以較大的爆發性寫作，例如長句或復雜句與短句并存。人工智能生成的句子往往更加均一。
在自然語言處理領域，Llama 2 和 GPT-4 是兩個杰出的參與者，吸引了研究人員和愛好者的關注。這些大型語言模型展示出獨特的功能和特點。
雖然 GPT-4 由 OpenAI 已經發布一段時間，但 Meta 與微軟合作推出了 Llama 2，這是 LLaMa 擴展語言模型的改進版本。
讓我們深入探討這兩個模型之間的關鍵區別，以了解它們的特點之所在。
Llama 2：簡單易用
Llama 2 是其前身 LLaMa 的升級版本，以其簡潔高效的特點震撼了科技界。盡管它支持的語言范圍較窄，僅包括 20 種語言，但其性能令人印象深刻，可以與 GPT-4、Claude 或 Bard 等重量級模型相媲美。令人驚訝的是，盡管參數比 GPT-3 模型少，但 Llama 2 可以在單個 GPU 上高效運行，使其成為各種應用的更便捷選擇。
Llama 2 真正的特點是它專門訓練于公開可獲得的數據集，使其對研究人員和開發人員更加可用。更為引人注目的是，盡管僅在 1,000 個精確提示的相對較小數據集上進行訓練，它依然實現了有競爭力的結果。
GPT-4
在 2023 年 3 月，OpenAI 自豪地推出了其最新的創作——GPT-4，這一力作轟動了語言模型領域。GPT-4 在許多任務中表現卓越，包括專業醫學和法律考試，展示了其多功能和高水平的能力。
GPT-4 的一個顯著特點是相對于之前的版本，它能夠擴展最大輸入長度。這個增強功能使其能夠處理更加廣泛和復雜的語言數據，為自然語言理解和生成開辟了新的可能性。
此外，GPT-4 擁有廣泛的語言支持，支持 26 種語言。這種多樣的語言能力擴大了其在全球范圍內的覆蓋和適用性，使其成為多語言項目和應用的首選。
區別：Llama 2 與 GPT-4
在比較 Llama 2 和 GPT-4 時，我們可以看到兩個模型都有各自獨特的優缺點。Llama 2 以其簡潔高效的特點脫穎而出，盡管其數據集較小且語言支持有限，但其表現卓越。其易用性和有競爭力的結果使其成為某些應用的有力選擇。
另一方面，GPT-4 在各種任務上的出色表現和廣泛的語言支持使其成為更復雜和多樣化項目的強大選擇。然而，關于其模型架構和訓練數據集的詳細信息缺乏，還有一些問題尚待回答。
下表顯示了兩個模型的一些基準分數（以及其他熱門模型）：
基準測試 | 樣本數Shot | GPT-3.5 | GPT-4 | PaLM | PaLM-2-L | Llama 2 |
MMLU （5 樣本） | 70 | 78.3 | 86.1 | – | – | 86.4 |
TriviaQA （1 樣本） | 69.3 | 33 | 37.5 | – | – | 81.4 |
Natural Questions （1 樣本） | 68.9 | 37.5 | 52.3 | – | – | 85 |
GSM8K （8 樣本） | 85 | 56.5 | 56.8 | – | – | 87 |
HumanEval （0 樣本） | 48.1 | 92 | 56.7 | – | – | 51.2 |
BIG-Bench Hard （3 樣本） | 29.3 | 56.8 | 26.2 | – | – | 29.9 |
常見問題解答
1、Llama 2 和 GPT-4 的主要區別是什么？
主要區別在于設計和性能。Llama 2 注重簡潔高效，而 GPT-4 具有擴展的輸入長度和廣泛的語言支持。
2、哪個模型更適合多語言模型？
GPT-4 適用于多語言項目，因為它支持 26 種語言，為全球應用提供了更廣泛的范圍。
3、Llama 2 可以運行在單個 GPU 上嗎？
是的，Llama 2 可以在單個 GPU 上有效運行，使其成為各種應用的實用選擇。
4、Llama 2 支持多少種語言？
Llama 2 支持 20 種語言，雖然比 GPT-4 稍少，但仍覆蓋了相當廣泛的語言范圍。
5、GPT-4 是否有可用的基準測試？
不幸的是，沒有提及 GPT-4 的具體基準測試，因此對其性能還有一些問題沒有答案。
結論
Llama 2 和 GPT-4 代表了自然語言處理領域的前沿進展。盡管數據集較小，Llama 2 以其簡潔性、易用性和有競爭力的性能令人印象深刻。另一方面，GPT-4 的多功能性、高水平和廣泛的語言支持使其成為處理復雜項目的杰出選擇。這兩個模型對自然語言處理的發展做出了重要貢獻，為語言技術在我們生活中發揮更加重要的作用鋪平了道路。
基準測試參考：
- MMLU Benchmark (Multi-task Language Understanding): https://arxiv.org/abs/2009.03300
- Papers With Code: https://paperswithcode.com/paper/measuring-massive-multitask-language
- GPT-4 Technical Report: https://arxiv.org/abs/2303.08774
- PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways: https://www.marktechpost.com/2022/04/04/google-ais-latest-540-billion-parameter-model-pathways-language-model-called-palm-unlocks-new-tasks-proportional-to-scale/
- Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models: https://www.youtube.com/watch?v=Xdl_zC1ChRs
