Avaliações e Detalhes do Produto de Meta Llama 3

Meta Llama 3 é um modelo pré-treinado com tamanho de 8B a 70B parâmetros, o que é útil para gerar conteúdos com mais precisão. O que eu gosto neste modelo é seu desempenho, que gera o conteúdo para o prompt e contexto dados em milissegundos. Além disso, é fácil de usar ao utilizar Python para desenvolvimento de casos de uso de IA. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora eu não tenha observado nenhuma desvantagem ao usar este modelo em nosso caso de uso, a documentação para o Meta Llama 3 diz que os testes realizados para este modelo não cobrem todos os cenários. Será ótimo se o modelo puder ser testado para todos os cenários possíveis, pois isso o tornará mais robusto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Llama 3 melhorou significativamente em relação ao Llama 2 (a geração anterior de LLM da Meta), e eu o achei útil para múltiplos casos de uso empresarial, como Engenharia de Prompt, Fluxos de Trabalho Agentes, Geração Aumentada por Recuperação e até mesmo para Ajuste Fino Supervisionado local. A qualidade das respostas, a capacidade de seguir instruções e até mesmo sua capacidade de ser ajustado para seguir certos formatos de saída é muito boa.

A melhor parte é que toda a qualidade é gratuita e de código aberto, então pode definitivamente servir como um bom LLM de trabalho enquanto requisitos mais complexos são reservados para os LLMs GPT da OpenAI. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não é uma melhoria tão grande em termos de diferenciabilidade única quanto eu teria gostado - ainda está mais ou menos no mesmo nível que o Mistral. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Meta Llama 3 é fantástico em compreender e responder à linguagem natural, fazendo com que as conversas pareçam fluidas e naturais. É altamente preciso em comparação com as versões anteriores do Llama e fornece respostas relevantes, o que aumenta a produtividade e a experiência do usuário. Também se integra com aplicações de desenvolvimento. Além disso, é fácil de personalizar para diferentes usos devido às variações 7B, 13B baseadas em seus projetos pessoais ou necessidades empresariais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Meta Llama 3 pode ser bastante complexo e pode ser difícil para iniciantes usarem sem muito treinamento ou boa documentação. Às vezes, há atrasos nas respostas, especialmente durante os horários de pico, o que pode ser frustrante. Um melhor suporte ao cliente e um processo de aprendizado mais fácil ajudariam muito os novos usuários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu adoro que eles tenham incorporado isso no Facebook para facilitar a edição de postagens. De acordo com o próprio ChatBot, Llama é projetado com a segurança em mente, o que significa que este bot é menos propenso a fornecer respostas prejudiciais ou ofensivas (em comparação com outros populares como o chatgpt). Não tenho certeza de quão preciso isso é, mas não me forneceu respostas prejudiciais ou ofensivas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ele não possui plugins ou um assistente de voz como o chatgpt. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu o uso todos os dias para complementar os modelos da OpenAI e Anthropic como uma alternativa de baixo custo para casos de uso específicos. fácil acessibilidade e forte posição como concorrente de código aberto. o desempenho é excelente, especialmente em plataformas otimizadas como Groq, que oferecem velocidades impressionantes. a IA multimodal oferece uma alternativa versátil aos principais fornecedores, ampliando o escopo das aplicações de IA. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

muito controlável, mas requer trabalho, bastante prolixo por padrão, não totalmente reforçado, ajuste fino não é fácil, ausência do modo maior de 400B restringe sua capacidade de substituir completamente os modelos da OpenAI ou Anthropic. falta de suporte de infraestrutura nativa através da Meta significa que a facilidade de configuração depende de outras plataformas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto que este modelo de linguagem de IA forneça respostas fáceis de digerir. Frequentemente, uso-o para compor ou refinar e-mails em massa. Também uso o Llama 3 para tarefas diárias de negócios, como conversões de unidades de medida e para obter conhecimento específico da indústria sobre vários produtos e serviços. O suporte ao cliente da Meta é maravilhoso, o que torna a resolução de qualquer problema muito fácil, quase sem tempo de inatividade. Além disso, é uma ferramenta fácil de integrar em qualquer negócio, pois pode ser acessada a partir de um navegador web. No geral, implementar e usar o Llama 3 é realmente fácil e uma vitória para todos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, é um pouco lento para responder, mas isso provavelmente se deve ao fato de ser uma tecnologia emergente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Llama 3 me impressionou com o quão bem entende o que estou dizendo e dá respostas úteis. Parece quase como conversar com uma pessoa real! Também é super flexível e pode ser usado para todo tipo de coisa, desde escrever e-mails até ajudar com tarefas criativas. Já vi pessoas usarem para coisas complexas como modelagem financeira! Além disso, é de código aberto, então você pode personalizá-lo à vontade. Uso este modelo todos os dias para simplificar minhas tarefas diárias. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Honestamente, a única coisa que mais me incomoda sobre o Llama 3 é que ele precisa de um computador bastante potente para funcionar sem problemas. Nem todo mundo tem acesso a esse tipo de superpotência. E às vezes ele dá respostas que são simplesmente erradas ou muito simples. Ainda assim, tenho que dizer que as coisas boas superam as ruins, mas definitivamente são algumas coisas que eles poderiam melhorar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre o Meta Llama 3 é sua acessibilidade de código aberto, sem as barreiras que geralmente são encontradas em sistemas proprietários. Seu desempenho, sua eficiência ajustada. Assim, é muito bom em raciocínio e geração de código, além de tarefas de resolução de problemas em várias etapas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Em uma nota pessoal, uma coisa que não gosto sobre o Meta Llama 3 e especialmente o modelo 70B é que ele exige um poder computacional muito alto. Sendo de código aberto, isso pode ser uma barreira para desenvolvedores individuais que não têm acesso a infraestrutura de ponta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Podemos facilmente ajustar em um conjunto de dados personalizado e a capacidade de seguir instruções é a melhor. Esta versão do Llama é muito melhor do que o Llama 2, que precisava de alguma engenharia de prompt cuidadosa para obter uma saída específica. Muitas bibliotecas de código aberto suportam a integração de pesos Llama como afinador de prompt para treinar LLMs de visão, o que funciona melhor para tarefas de legendagem densa de imagens. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Atualmente, a versão leve não está disponível e o modelo é volumoso, com mais tempo de resposta para pequenas tarefas de PLN. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Há muitas coisas que eu gosto no LLama 3:

Tamanhos variáveis de modelo: Os tamanhos dos modelos variam de 8B a 70B parâmetros, o que proporciona flexibilidade em poder computacional e aplicação. Isso permite controlar os custos com base no uso.

Desempenho: O modelo é excepcional em realizar tarefas do dia a dia e pode ser usado para muitas soluções empresariais (RAG complexos) e frameworks agentivos. Ele supera a maioria dos modelos de código aberto em benchmarks.

Suporte da comunidade e integração: Llama 3 tem um suporte comunitário muito bom. Possui integrações em todos os frameworks de IA, como llamaindex e langchain.

Facilidade de uso: É fácil de hospedar por conta própria em VMs com GPU com boa documentação. Também é suportado por vários frameworks como vllm, ollama, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Geração de código: O código gerado pelo Llama 3 não é tão bom. Há muitos erros e geralmente falha em gerar códigos que não sejam em Python.

Perda de contexto: Mesmo que o comprimento do contexto seja grande, tende a perder o contexto após 5 mil tokens, mesmo em modelos maiores.

Potencial para uso indevido: A natureza de código aberto do Meta Llama 3, embora democratize a tecnologia de IA, também abre portas para uso indevido. Já vi algumas pessoas treinando-o para gerar desinformação e outras atividades maliciosas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.