Meta Llama 3 Bewertungen & Produktdetails

Meta Llama 3 ist ein vortrainiertes Modell mit einer Größe von 8B bis 70B Parametern, das nützlich ist, um Inhalte mit höherer Genauigkeit zu generieren. Was mir an diesem Modell gefällt, ist seine Leistung, die den Inhalt für einen gegebenen Prompt und Kontext in Millisekunden generiert. Außerdem ist es einfach zu verwenden, wenn man Python für die Entwicklung von KI-Anwendungsfällen verwendet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl ich bei der Verwendung dieses Modells in unserem Anwendungsfall keine Nachteile beobachtet habe, sagt die Dokumentation für Meta Llama 3, dass die Tests für dieses Modell nicht alle Szenarien abdecken. Es wäre großartig, wenn das Modell für alle möglichen Szenarien getestet werden könnte, da es dadurch robuster wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Llama 3 hat sich im Vergleich zu Llama 2 (Metas vorherige Generation von LLM) erheblich verbessert, und ich habe festgestellt, dass es für mehrere geschäftliche Anwendungsfälle nützlich ist, wie zum Beispiel Prompt Engineering, Agentic Workflows, Retrieval-Augmented Generation und sogar für lokales Supervised Fine-tuning. Die Antwortqualität, die Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen, und sogar die Möglichkeit, es so anzupassen, dass es bestimmten Ausgabeformaten folgt, sind sehr gut.

Der beste Teil ist, dass all diese Qualität kostenlos und Open-Source ist, sodass es definitiv als gutes Arbeitspferd-LLM dienen kann, während komplexere Anforderungen für OpenAIs GPT-LLMs reserviert sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nicht so viel Verbesserung in Bezug auf einzigartige Differenzierbarkeit, wie ich es genossen hätte - es ist immer noch ziemlich auf dem gleichen Niveau wie Mistral. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Meta Llama 3 ist fantastisch im Verstehen und Beantworten von natürlicher Sprache, wodurch Gespräche flüssig und natürlich wirken. Es ist weitaus genauer als frühere Versionen von Llama und liefert relevante Antworten, was die Produktivität und Benutzererfahrung steigert. Es integriert sich auch mit Entwicklungsanwendungen. Außerdem ist es aufgrund der Varianten 7B, 13B, die auf persönliche Projekte oder geschäftliche Bedürfnisse abgestimmt sind, leicht an verschiedene Verwendungszwecke anzupassen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Meta Llama 3 kann ziemlich komplex sein und könnte für Anfänger schwer zu verwenden sein, ohne viel Training oder gute Dokumentation. Manchmal gibt es Verzögerungen bei den Antworten, besonders während geschäftiger Zeiten, was frustrierend sein kann. Besserer Kundensupport und ein einfacherer Lernprozess würden neuen Benutzern sehr helfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich liebe es, dass sie es in Facebook integriert haben, um das Bearbeiten von Beiträgen zu erleichtern. Laut dem ChatBot selbst ist Llama mit Blick auf Sicherheit entwickelt worden, was bedeutet, dass dieser Bot weniger wahrscheinlich schädliche oder beleidigende Antworten liefert (im Vergleich zu anderen beliebten wie ChatGPT). Ich bin mir nicht sicher, wie genau das ist, aber es hat mir keine schädlichen oder beleidigenden Antworten gegeben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es hat keine Plugins oder einen Sprachassistenten wie ChatGPT. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich benutze es jeden Tag, um OpenAI- und Anthropic-Modelle als kostengünstige Alternative für spezifische Anwendungsfälle zu ergänzen. einfache Zugänglichkeit und starke Position als Open-Source-Konkurrent. die Leistung ist großartig, insbesondere auf optimierten Plattformen wie Groq, die rasante Geschwindigkeiten liefern. multimodale KI bietet eine vielseitige Alternative zu den Hauptanbietern und erweitert den Anwendungsbereich von KI. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

sehr lenkbar, aber erfordert Arbeit, ziemlich wortreich standardmäßig, nicht vollständig verstärkt, Feinabstimmung ist nicht einfach, das Fehlen des größeren 400B-Modus schränkt seine Fähigkeit ein, OpenAI- oder Anthropic-Modelle vollständig zu ersetzen. Mangel an nativer Infrastrukturunterstützung durch Meta bedeutet, dass die Einfachheit der Einrichtung von anderen Plattformen abhängt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag, dass dieses große Sprachmodell der KI leicht verständliche Antworten liefert. Ich nutze es häufig, um E-Mail-Kampagnen zu verfassen oder zu verfeinern. Ich verwende auch Llama 3 für tägliche Geschäftstätigkeiten wie Maßeinheitenumrechnungen und um branchenspezifisches Wissen über verschiedene Produkte und Dienstleistungen zu erlangen. Der Kundensupport von Meta ist ebenfalls wunderbar, was die Lösung von Problemen sehr einfach macht, mit fast keiner Ausfallzeit. Darüber hinaus ist es ein einfaches Werkzeug, das in jedes Unternehmen integriert werden kann, da es über einen Webbrowser zugänglich ist. Insgesamt ist die Implementierung und Nutzung von Llama 3 wirklich einfach und ein Gewinn für alle. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal ist es ein wenig langsam zu reagieren, aber das liegt wahrscheinlich daran, dass es sich um eine aufstrebende Technologie handelt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Llama 3 hat mich umgehauen, wie gut es versteht, was ich sage, und hilfreiche Antworten gibt. Es fühlt sich fast an, als würde man mit einer echten Person chatten! Es ist auch super flexibel und kann für alle möglichen Dinge verwendet werden, von E-Mails schreiben bis hin zu kreativen Aufgaben. Ich habe sogar gesehen, dass Leute es für komplexe Dinge wie Finanzmodellierung verwenden! Außerdem ist es Open-Source, sodass man es nach Belieben anpassen kann. Ich benutze dieses Modell jeden Tag, um meine täglichen Aufgaben zu vereinfachen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ehrlich gesagt, das Einzige, was mich an Llama 3 am meisten stört, ist, dass es einen ziemlich leistungsstarken Computer benötigt, um reibungslos zu laufen. Nicht jeder hat Zugang zu solch einer Superkraft. Und manchmal gibt es Antworten aus, die einfach falsch oder zu einfach sind. Trotzdem muss ich sagen, dass die guten Dinge die schlechten überwiegen, aber das sind definitiv einige Dinge, die sie verbessern könnten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an Meta Llama 3 ist seine Open-Source-Zugänglichkeit, ohne die Barrieren, die normalerweise in proprietären Systemen zu finden sind. Seine Leistung ist effizient feinabgestimmt. Dadurch ist es ziemlich gut im logischen Denken und der Code-Generierung sowie bei Aufgaben zur mehrstufigen Problemlösung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Auf persönlicher Ebene gibt es eine Sache, die ich an Meta Llama 3 und insbesondere am 70B-Modell nicht mag: Es erfordert sehr hohe Rechenleistung. Da es Open Source ist, kann dies eine Barriere für einzelne Entwickler sein, die keinen Zugang zu hochentwickelter Infrastruktur haben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir können problemlos auf einem benutzerdefinierten Datensatz feinabstimmen und die Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen, ist die beste. Diese Version von Llama ist viel besser als Llama 2, das einige sorgfältige Prompt-Engineering benötigte, um spezifische Ausgaben zu erhalten. Viele Open-Source-Bibliotheken unterstützen die Integration von Llama-Gewichten als Prompt-Tuner für das Training von Vision-LLMs, was am besten für dichte Bildbeschreibungsaufgaben funktioniert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Derzeit ist die leichte Version nicht verfügbar, und das Modell ist sperrig und benötigt mehr Zeit für die Inferenz bei kleinen NLP-Aufgaben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt viele Dinge, die ich an LLama 3 mag:

Variable Modellgrößen: Die Modellgrößen reichen von 8B bis 70B Parametern, was Flexibilität in Bezug auf Rechenleistung und Anwendung bietet. Dies ermöglicht es, die Kosten basierend auf der Nutzung zu kontrollieren.

Leistung: Das Modell ist außergewöhnlich in der Ausführung alltäglicher Aufgaben und kann für viele Unternehmenslösungen (komplexe RAG) und agentische Frameworks verwendet werden. Es übertrifft die meisten Open-Source-Modelle in Benchmarks.

Community-Unterstützung & Integration: Llama 3 hat eine sehr gute Community-Unterstützung. Es hat Integrationen in allen KI-Frameworks wie llamaindex und langchain.

Benutzerfreundlichkeit: Es ist einfach, es auf GPU-VMs mit guter Dokumentation selbst zu hosten. Es wird auch von verschiedenen Frameworks wie vllm, ollama usw. unterstützt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Code-Generierung: Der von Llama 3 generierte Code ist nicht so gut. Es gibt viele Fehler und es scheitert normalerweise bei der Generierung von Nicht-Python-Code.

Verlust des Kontexts: Auch wenn die Kontextlänge groß ist, neigt es dazu, den Kontext nach 5.000 Tokens zu verlieren, selbst in größeren Modellen.

Potenzial für Missbrauch: Die Open-Source-Natur von Meta Llama 3, die zwar die Demokratisierung der KI-Technologie fördert, öffnet auch Türen für Missbrauch. Ich habe bereits gesehen, dass einige Leute es trainieren, um Fehlinformationen und andere bösartige Aktivitäten zu generieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.