Meta AI:s Llama 2 vs Googles PaLM 2: Vilket är bättre?

Den 18 juli 2023 lanserade Meta AI sin senaste språkmodell, Llama 2, och teknikvärlden surrade av spänning. Naturligtvis kunde vi inte vänta med att testa den och se hur den står sig mot andra modeller, till exempel Googles PaLM 2, som lanserades bara två månader tidigare. Så vi testade båda språkmodellerna och genomförde en grundlig analys för att avgöra vilken som är bäst. 

I den här artikeln gör vi en djupdykning i PaLM 2 och Llama 2 och jämför deras kapacitet och prestanda med varandra. Gör dig redo att ta reda på vilken språkmodell som är bäst!

TL;DR

• Meta AI lanserade sin mest avancerade stora språkmodell, Llama 2, i juli 2023.
• Den kan generera olika typer av skriftligt innehåll, t.ex. berättelser, dikter, e-postmeddelanden och uppsatser.
• Llama 2 är en språkmodell som blandar allmänt tillgängliga källor på nätet och samtidigt säkerställer att ingen privat information om enskilda användare inkluderas.
• Jämfört med PaLM 2 glänser Llama 2 i säkerhet eftersom den har den lägsta genereringsfrekvensen för överträdelser bland alla stora språkmodeller.
• PaLM 2 är mer avancerad än Llama 2 när det gäller kvalitet och noggrannhet för talade språk och programmeringsspråk.
• TextCortex, en AI-assistent med språkmodellerna GPT-4 och Sophos 2, är ett bättre alternativ än PaLM 2 och Llama 2.

Vad är PaLM 2?

Vid konferensen I/O 2023 släppte Google en bomb i form av tillkännagivandet av sin senaste och största språkmodell PaLM 2. Med antalet astronomiska parametrar och större tränade data representerar språkmodellen PaLM 2 Googles bidrag till konkurrensen inom AI-teknik. Språkmodellen PaLM 2 används redan i Googles produkter och tjänster och ger användarna en bättre upplevelse.

PaLM 2-kapacitet

Språkmodellen PaLM 2 kan generera utdata som artiklar, berättelser, dikter, e-postmeddelanden, blog inlägg, gåtor och till och med programmeringskoder med den kreativitet och kvalitet som en avancerad språkmodell kan göra. Om du använder Google Bard AI, som använder PaLM 2 språkmodell, kan du slutföra de flesta av dina dagliga uppgifter med den och påskynda dina olika uppgifter som forskning, skrivande och e-postutskick.

PaLM 2 Datastorlek

Vi vet att den stora språkmodellen PaLM 2 tränades med data värda 3,6 biljoner tokens. Med tanke på att var 4000:e tokens motsvarar ca 3500 ord, innebär det att den har tränats med miljontals ord av data.

Google meddelade på I/O-konferensen att språkmodellen PaLM 2 inte använder data som kan innehålla skadligt innehåll. Detta tillvägagångssätt säkerställer att modellen inte genererar giftig output. Även om detta innebär en nackdel jämfört med GPT-4, förhindrar det också PaLM 2 från att generera skadlig och osäker output.

PaLM 2 Parametrar

Ju fler parametrar en språkmodell har, desto högre kvalitet och noggrannhet kan den generera. Den främsta anledningen till detta är att språkmodellernas beslutsmekanism baseras på parametrar. När språkmodeller genererar utdata använder de parametrar för att koppla samman ord och sortera flest möjliga ord.

Språkmodellen PaLM 2 med mer än 340 miljarder parametrar presterar mycket bra när den genererar utdata. Om du ber Google Bard att skriva en dikt eller en kreativ berättelse kommer du kanske att upptäcka att den genererar högkvalitativa och engagerande resultat.

Vad är Llama 2 från Meta AI?

Språkmodellen Llama 2 är en stor språkmodell som släpptes av Meta AI i juli 2023. För att använda denna modell måste du först godkänna Meta AI:s användaravtal och sedan installera den på ditt skrivbord. Syftet med språkmodellen Llama 2 är att erbjuda användarna en alternativ språkmodell och förbättra deras upplevelse.

Kapacitet för Llama 2

Med språkmodellen Llama 2 kan du generera en mängd olika typer av skriftligt innehåll, t.ex. berättelser, dikter, e-post, blog inlägg, essäer och mycket mer. Det är dock viktigt att notera att även om Llama 2 kan generera innehåll är kvaliteten på utdata inte lika hög som PaLM 2. Llama 2 använder två olika belöningsmodeller när den genererar utdata, varav en bestämmer säkerhetspoängen för utdata. Det är värt att notera att många av de utdata som genereras av Llama 2 inte skickas till användaren på grund av deras låga säkerhetspoäng.

Llama 2 Data Storlek

När det gäller de data som används för att träna Llama 2 är allt vi vet vid denna tidpunkt att det är en blandning av offentligt tillgängliga onlinekällor. Det som skiljer Llama 2 åt är dock att Meta AI har varit mycket noga med att se till att ingen privat information om enskilda användare ingår i denna blandning. Så du kan vara lugn och veta att Llama 2 inte bara är avancerad utan också etiskt sund.

Llama 2 Parametrar

Llama 2 språkmodell har släppts med 3 olika tillgängliga modeller. Dessa modeller är 7B med 7 miljarder parametrar, 13B med 13 miljarder parametrar och 70B med 70 miljarder parametrar. Det är möjligt att säga att språkmodellen Llama 2 har ett lägre antal parametrar än PaLM 2.

PaLM 2 vs Llama 2

Nu när vi är bekanta med båda språkmodellerna kan vi jämföra dem. Medan Llama 2 lovar sina användare säker outputgenerering, lovar PaLM 2 sina användare kreativ och säker output. Om du är nyfiken på skillnaden mellan de två språkmodellerna, fortsätt läsa!

Skillnader

Först av allt vill vi börja med det område där språkmodellen Llama 2 briljerar, nämligen säkerheten. Llama 2 är den språkmodell som genererar lägst antal överträdelser bland alla stora språkmodeller. Llama 2 är ett bra val om du letar efter en familjevänlig språkmodell för att generera utdata som inte innehåller skadligt innehåll.

I dokumentet som publicerats av Meta AI kan man se att 70B-modellen, den mest avancerade versionen av Llama 2, har en hög vinstfrekvens mot Bison, den näst mest avancerade modellen av PaLM 2, i 4000 prompt-tester som inte innehåller någon kodning och resonemang. Tricket är dock att den högsta modellen av Llama 2 jämförs med den näst bästa modellen av PaLM 2, och inga frågor som innehåller matematik, kodning eller resonemang används. Om enhörningsmodellen i PaLM 2 jämfördes med frågor som innehöll matematik, kodning och resonemang skulle vi kunna förutspå att resultatet skulle bli annorlunda.

Slutliga tankar

När vi jämför PaLM 2 och Llama 2 språkmodeller kan vi konstatera att PaLM 2 är betydligt mer avancerad och framgångsrik när det gäller kvalitet, noggrannhet och prestanda. Dessutom klarar språkmodellen PaLM 2 matematiska, kodnings- och resonemangsuppgifter med mycket högre kvalitet än Llama 2. Slutligen kan vi konstatera att språkmodellen PaLM 2 genererar mer koncisa och korrekta resultat på olika talade språk och programmeringsspråk. Sammanfattningsvis är språkmodellen PaLM 2 ett överlägset alternativ till Llama 2.

TextCortex: Den bästa AI-assistenten

Om du letar efter ett bättre och icke-generiskt alternativ än PaLM 2 och Llama 2, då TextCortexTextCortex är en AI-assistent med olika funktioner för olika uppgifter. Den finns som webbapp och webbläsare extension integrerad med över 10.000 webbplatser och appar, så du kan använda den oavsett vilken flik du är på.

TextCortex levereras med dina drömmars konversations-AI, kallad ZenoChat. Den har 12 olika personas som är utformade för olika ändamål.

Om dessa personas inte är tillräckliga för dig kan du bygga din egen digitala AI med funktionen"Individual Personas". ZenoChat har en webbsökningsfunktion där du kan använda Google-data och olika källor. Du kan också manuellt ladda upp eller ansluta de data som den använder för att generera utdata med funktionen"Knowledge Bases".

Klicka här för att få tillgång till TextCortex:s enastående kapacitet och uppleva fördelarna med AI-hjälp.