Reseñas y detalles del producto de Meta Llama 3

Meta Llama 3 es un modelo preentrenado con un tamaño de 8B a 70B parámetros que es útil para generar contenidos con más precisión. Lo que me gusta de este modelo es su rendimiento, que genera el contenido para un aviso y contexto dados en milisegundos. Además, es fácil de usar al utilizar Python para el desarrollo de casos de uso de IA. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque no observé ningún inconveniente al usar este modelo en nuestro caso de uso, la documentación de Meta Llama 3 dice que las pruebas realizadas para este modelo no cubren todos los escenarios. Sería genial si el modelo pudiera ser probado para todos los escenarios posibles, ya que lo haría más robusto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Llama 3 ha mejorado significativamente con respecto a Llama 2 (la generación anterior de LLM de Meta), y he encontrado que es útil para múltiples casos de uso empresarial, como la Ingeniería de Prompts, los Flujos de Trabajo Agénticos, la Generación Aumentada por Recuperación, e incluso para el Ajuste Fino Supervisado local. La calidad de las respuestas, la capacidad de seguir instrucciones e incluso su capacidad para ser ajustado a ciertos formatos de salida es muy buena.

La mejor parte es que toda la calidad es gratuita y de código abierto, por lo que definitivamente puede servir como un buen LLM de trabajo mientras que los requisitos más complejos se reservan para los LLM de GPT de OpenAI. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No tanto una mejora en términos de diferenciabilidad única como me hubiera gustado; todavía está bastante al mismo nivel que Mistral. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Meta Llama 3 es fantástico para entender y responder al lenguaje natural, haciendo que las conversaciones se sientan fluidas y naturales. Es mucho más preciso que las versiones anteriores de Llama y ofrece respuestas relevantes, lo que aumenta la productividad y la experiencia del usuario. También se integra con aplicaciones de desarrollo. Además, es fácil de personalizar para diferentes usos debido a las variaciones 7B, 13B basadas en sus proyectos personales o necesidades empresariales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Meta Llama 3 puede ser bastante complejo y podría ser difícil para los principiantes usarlo sin mucho entrenamiento o buena documentación. A veces, hay retrasos en las respuestas, especialmente durante los momentos de alta demanda, lo cual puede ser frustrante. Un mejor soporte al cliente y un proceso de aprendizaje más sencillo ayudarían mucho a los nuevos usuarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me encanta que lo hayan incorporado en Facebook para facilitar la edición de publicaciones. Según el propio ChatBot, Llama está diseñado teniendo en cuenta la seguridad, lo que significa que es menos probable que este bot proporcione respuestas dañinas u ofensivas (en comparación con otros populares como chatgpt). No estoy seguro de cuán preciso sea eso, pero no me proporcionó respuestas dañinas u ofensivas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No tiene complementos ni un asistente de voz como lo tiene chatgpt. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo uso todos los días para complementar los modelos de OpenAI y Anthropic como una alternativa de bajo costo para casos de uso específicos. fácil accesibilidad y fuerte posición como competidor de código abierto. el rendimiento es excelente, particularmente en plataformas optimizadas como Groq que ofrecen velocidades impresionantes. la IA multimodal ofrece una alternativa versátil a los principales proveedores, ampliando el alcance de las aplicaciones de IA. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

muy manejable pero requiere trabajo, bastante verboso por defecto, no completamente reforzado, el ajuste fino no es fácil, la ausencia del modo más grande de 400B restringe su capacidad para reemplazar completamente los modelos de OpenAI o Anthropic. la falta de soporte de infraestructura nativa a través de Meta significa que la facilidad de configuración depende de otras plataformas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que este modelo de lenguaje de IA proporcione respuestas fáciles de digerir. Lo uso frecuentemente para componer o refinar correos electrónicos masivos. También utilizo Llama 3 para tareas comerciales diarias, como conversiones de unidades de medida y para obtener conocimientos específicos de la industria sobre varios productos y servicios. El soporte al cliente de Meta es maravilloso, lo que hace que resolver cualquier problema sea muy sencillo, casi sin tiempo de inactividad. Además, es una herramienta fácil de integrar en cualquier negocio, ya que se puede acceder desde un navegador web. En general, implementar y usar Llama 3 es realmente fácil y beneficioso en todos los aspectos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces es un poco lento para responder, pero eso probablemente se deba a que es una tecnología emergente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Llama 3 me sorprendió con lo bien que entiende lo que estoy diciendo y da respuestas útiles. Se siente casi como charlar con una persona real. También es muy flexible y se puede usar para todo tipo de cosas, desde escribir correos electrónicos hasta ayudar con tareas creativas. Incluso he visto a personas usarlo para cosas complejas como la modelización financiera. Además, es de código abierto, por lo que puedes personalizarlo tanto como quieras. Uso este modelo todos los días para simplificar mis tareas diarias. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Honestamente, lo único que más me molesta de Llama 3 es que necesita una computadora bastante potente para funcionar sin problemas. No todos tienen acceso a ese tipo de superpotencia. Y a veces da respuestas que son simplemente incorrectas o demasiado simples. Aun así, tengo que decir que lo bueno supera a lo malo, pero definitivamente hay algunas cosas en las que podrían mejorar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor de Meta Llama 3 es su accesibilidad de código abierto, sin las barreras que generalmente se encuentran en los sistemas propietarios. Su rendimiento, afinado de manera eficiente. Por lo tanto, es bastante bueno en razonamiento y generación de código junto con tareas de resolución de problemas de múltiples pasos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En una nota personal, una cosa que no me gusta de Meta Llama 3 y especialmente del modelo 70B es que exige un poder computacional muy alto. Al ser de código abierto, esto puede ser una barrera para los desarrolladores individuales que no tienen acceso a infraestructura de alta gama. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Podemos ajustar fácilmente en un conjunto de datos personalizado y la capacidad de seguir instrucciones es la mejor. Esta versión de Llama es mucho mejor que Llama 2, que necesitaba una ingeniería de indicaciones cuidadosa para obtener un resultado específico. Muchas bibliotecas de código abierto admiten la integración de pesos de Llama como afinador de indicaciones para entrenar LLMs de visión, lo cual funciona mejor para tareas de subtitulado denso de imágenes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Actualmente, la versión ligera no está disponible y el modelo es voluminoso y requiere más tiempo de respuesta para tareas pequeñas de PLN. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay muchas cosas que me gustan de LLama 3:

Tamaños de modelo variables: Los tamaños de los modelos varían de 8B a 70B parámetros, lo que proporciona flexibilidad en el poder computacional y la aplicación. Esto permite controlar los costos según el uso.

Rendimiento: El modelo es excepcional en la realización de tareas diarias y puede ser utilizado para muchas soluciones empresariales (RAG complejas) y marcos agenticos. Supera a la mayoría de los modelos de código abierto en los benchmarks.

Soporte comunitario e integración: Llama 3 tiene un muy buen soporte comunitario. Tiene integraciones en todos los marcos de IA como llamaindex y langchain.

Facilidad de uso: Es fácil de autoalojar en máquinas virtuales con GPU con buena documentación. También es compatible con varios marcos como vllm, ollama, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Generación de código: El código generado por Llama 3 no es tan bueno. Hay muchos errores y generalmente falla al generar códigos que no son de Python.

Pérdida de contexto: Aunque la longitud del contexto es enorme, tiende a perder el contexto después de 5k tokens incluso en modelos más grandes.

Potencial de uso indebido: La naturaleza de código abierto de Meta Llama 3, aunque democratiza la tecnología de IA, también abre puertas para el uso indebido. Ya he visto a algunas personas entrenándolo para generar desinformación y otras actividades maliciosas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.