Llama 3 หรือ GPT-4 ดีกว่า?

Llama 3 และ GPT-4 เป็นสองโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)ที่ก้าวหน้าที่สุด ที่มีจำหน่ายให้กับสาธารณชน มาดูกันว่า LLM แบบไหนดีกว่ากัน โดยการเปรียบเทียบทั้งสองโมเดลในแง่ของความหลากหลาย ความยาวบริบท ประสิทธิภาพ และต้นทุน

สารบัญ

• GPT-4 คืออะไร?
• Llama 3 คืออะไร?
• มัลติโหมด
• ความยาวของบริบท
• ประสิทธิภาพ
• ราคา
• การเข้าถึงได้
• GPT-4 หรือ Llama 3 อันไหนดีกว่า?

GPT-4 คืออะไร?

GPT-4 คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ล่าสุดที่พัฒนาโดย OpenAI สร้างขึ้นบนพื้นฐานของโมเดล GPT-3 รุ่นเก่าในขณะที่ใช้เทคนิคการฝึกอบรมและการปรับแต่งที่แตกต่างกันโดยใช้ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่ามาก การดำเนินการดังกล่าวเพิ่มขนาดพารามิเตอร์ของ GPT-4 อย่างมีนัยสำคัญ โดยมีข่าวลือว่ามีจำนวนพารามิเตอร์รวมทั้งสิ้น 1.7 ล้านล้านพารามิเตอร์จากโมเดลผู้เชี่ยวชาญที่มีขนาดเล็กกว่า ด้วยการฝึกอบรมใหม่ การเพิ่มประสิทธิภาพ และพารามิเตอร์จำนวนมากขึ้น GPT-4 จึงมอบการปรับปรุงในด้านการใช้เหตุผล การแก้ปัญหา การทำความเข้าใจบริบท และการจัดการคำสั่งที่ละเอียดอ่อนได้ดีขึ้น

ปัจจุบันมีโมเดลให้เลือกอยู่ 3 แบบ:

• GPT-4 : วิวัฒนาการจาก GPT-3 ด้วยการปรับปรุงที่สำคัญในด้านความเร็ว ความแม่นยำ และฐานความรู้
• GPT-4 Turbo : เวอร์ชันที่ได้รับการปรับแต่งของ GPT-4 ออกแบบมาให้มอบประสิทธิภาพที่รวดเร็วยิ่งขึ้นพร้อมลดต้นทุนการดำเนินงาน
• GPT-4o (Omni) : ขยายความสามารถของ GPT-4 ด้วยการรวมอินพุตและเอาต์พุตแบบหลายโหมด ได้แก่ ข้อความ รูปภาพ และเสียง

ตอนนี้คุณสามารถเข้าถึงโมเดล GPT-4 ทั้งสามแบบได้โดยสมัครใช้บริการ API ของ OpenAI โต้ตอบกับ ChatGPT หรือผ่านบริการเช่น Descript, Perplexity AI และบริการเสริมอื่นๆ อีกมากมายจาก Microsoft

Llama 3 คืออะไร?

Llama 3 เป็น LLM โอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Meta AI (บริษัทแม่ของ Facebook, Instagram และ WhatsApp) ซึ่งได้รับการฝึกอบรมโดยใช้การผสมผสานระหว่างการปรับแต่งแบบมีผู้ดูแล การสุ่มตัวอย่าง และการปรับปรุงนโยบายกับชุดข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงคำอธิบายประกอบของมนุษย์นับล้านรายการ ตัวอย่างเช่น โปรแกรมการฝึกอบรมของเรามุ่งเน้นไปที่คำเตือนคุณภาพสูงและการจัดลำดับความสำคัญ โดยมุ่งหวังที่จะสร้างโมเดล AI ที่มีความยืดหยุ่นและมีความสามารถ

คุณสามารถเข้าถึง Llama 3 ได้ผ่าน Meta AI ซึ่งเป็นแชทบอท Generative AI อีกวิธีหนึ่งคือคุณสามารถรัน LLM ในเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณได้โดยดาวน์โหลดโมเดล Llama 3 และโหลดผ่าน Ollama, Open WebUI หรือ LM Studio

มัลติโหมด

ในที่สุดการเปิดตัว GPT-4o ก็ทำให้มีข้อมูลเบื้องต้นที่แสดงให้เห็นว่า GPT-4 เป็นระบบหลายโหมด ตอนนี้คุณสามารถเข้าถึงคุณลักษณะหลายโหมดเหล่านี้ได้โดยโต้ตอบกับChatGPTโดยใช้โมเดล GPT-4o ณ เดือนมิถุนายน 2024 GPT-4o ยังไม่มีวิธีการสร้างวิดีโอและเสียงในตัว อย่างไรก็ตาม มันสามารถสร้างข้อความและรูปภาพได้โดยอิงจากอินพุตวิดีโอและเสียง

นอกจากนี้ Llama 3 ยังวางแผนที่จะนำเสนอโมเดลหลายโหมดสำหรับ Llama 3 400B ที่กำลังจะมาถึงอีกด้วย มีแนวโน้มสูงที่จะรวมเทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกันเข้ากับ CLIP (Contrast Language-Imager Pre-Training) เพื่อสร้างภาพโดยใช้เทคนิค Zero-shot Learning เนื่องจาก Llama 400B ยังอยู่ในระหว่างการฝึกอบรม วิธีเดียวที่โมเดล 8B และ 70B จะสร้างรูปภาพได้คือการใช้ส่วนขยาย เช่น LLaVa, Visual-LLaMA และ LLaMA-VID ณ ขณะนี้ Llama 3 เป็นโมเดลที่อิงตามภาษาอย่างแท้จริงซึ่งสามารถรับข้อความ รูปภาพ และเสียงเป็นอินพุตเพื่อสร้างข้อความได้

ความยาวของบริบท

ความยาวของบริบทหมายถึงจำนวนข้อความที่โมเดลสามารถประมวลผลได้ในครั้งเดียว นี่เป็นปัจจัยสำคัญเมื่อพิจารณาถึงความสามารถของ LLM เพราะจะกำหนดปริมาณบริบทที่โมเดลสามารถดำเนินการได้เมื่อโต้ตอบกับผู้ใช้ โดยทั่วไป ความยาวบริบทที่สูงขึ้นทำให้ LLM ดีกว่า เนื่องจากช่วยให้มีความสอดคล้องและต่อเนื่องมากขึ้น และสามารถลดการซ้ำของข้อผิดพลาดระหว่างการโต้ตอบได้

โมเดล Llama 3 มีความยาวบริบทที่มีประสิทธิภาพอยู่ที่ 8,000 โทเค็น (ประมาณ 6,400 คำ) ซึ่งหมายความว่าโมเดล Llama 3 จะมีหน่วยความจำบริบทประมาณ 6,400 คำในการโต้ตอบ คำใดๆ ที่เกินขีดจำกัด 8,000 โทเค็นจะถูกละเว้นและจะไม่ให้บริบทเพิ่มเติมใดๆ ในระหว่างการโต้ตอบ

ในทางกลับกัน GPT-4 รองรับความยาวบริบทที่ยาวขึ้นอย่างมีนัยสำคัญที่ 32,000 โทเค็น (ประมาณ 25,600 คำ) สำหรับผู้ใช้ ChatGPT และ 128,000 โทเค็น (ประมาณ 102,400 คำ) สำหรับผู้ใช้จุดสิ้นสุด API สิ่งนี้ทำให้โมเดล GPT-4 มีข้อได้เปรียบในการจัดการบทสนทนาที่ยาวและความสามารถในการอ่านเอกสารยาวๆ หรือแม้แต่หนังสือทั้งเล่ม

ประสิทธิภาพ

มาเปรียบเทียบประสิทธิภาพกันโดยดูจากรายงานเกณฑ์มาตรฐาน Llama 3 ลงวันที่ 18 เมษายน 2024 จาก Meta AI และ GPT-4 ลงวันที่ 14 พฤษภาคม 2024 ซึ่งเป็นรายงาน GitHub ของ OpenAI ผลลัพธ์เป็นดังนี้:

นี่คือสิ่งที่เกณฑ์แต่ละข้อวัด:

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding) : ประเมินความสามารถของโมเดลในการทำความเข้าใจและตอบคำถามในหัวข้อทางวิชาการที่หลากหลาย
• GPTQA (การตอบคำถามวัตถุประสงค์ทั่วไป) : ประเมินความสามารถของโมเดลในการตอบคำถามในโลกแห่งความเป็นจริงในโดเมนแบบเปิด
• คณิตศาสตร์ : ทดสอบความสามารถในการแก้ปัญหาของแบบจำลอง
• HumanEval : วัดความสามารถของโมเดลในการสร้างโค้ดที่ถูกต้องตามคำสั่งการเขียนโปรแกรมที่มนุษย์กำหนด
• DROP (การใช้เหตุผลแบบแยกส่วนเหนือย่อหน้า)ประเมินความสามารถของแบบจำลองในการดำเนินการใช้เหตุผลแบบแยกส่วนและตอบคำถามโดยอิงจากข้อความในข้อความ

เกณฑ์มาตรฐานล่าสุดเน้นย้ำถึงความแตกต่างของประสิทธิภาพระหว่างรุ่น GPT-4 และ Llama 3 แม้ว่าโมเดล Llama 3 8B จะดูเหมือนตามหลังอยู่มาก แต่โมเดล 70B และ 400B ก็มีประสิทธิภาพต่ำกว่าแต่ก็ใกล้เคียงกับโมเดล GPT-4o และ GPT-4 Turbo ในแง่ของความรู้ทางวิชาการและความรู้ทั่วไป การอ่านและความเข้าใจ การใช้เหตุผลและตรรกะ และการเขียนโค้ด อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีโมเดล Llama 3 ใดที่บรรลุประสิทธิภาพเทียบเท่า GPT-4 ในแง่คณิตศาสตร์อย่างแท้จริง

ราคา

ต้นทุนเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับผู้ใช้จำนวนมาก โมเดล GPT-4o ของ OpenAI มีให้ใช้งานฟรีสำหรับผู้ใช้ ChatGPT ทุกคน โดยจำกัดข้อความได้ 16 ข้อความทุกๆ 3 ชั่วโมง หากคุณต้องการเพิ่มเติม คุณจะต้องสมัครใช้ ChatGPT Plus ในราคา 20 ดอลลาร์ต่อเดือนเพื่อขยายขีดจำกัดข้อความของ GPT-4o เป็น 80 ข้อความ และเข้าถึงโมเดล GPT-4 เพิ่มเติม

ในทางกลับกัน ทั้งโมเดล Llama 3 8B และ 70B ต่างก็เป็นโอเพ่นซอร์สและฟรี ซึ่งถือเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่กำลังมองหาโซลูชันคุ้มต้นทุนโดยไม่กระทบประสิทธิภาพการทำงาน

การเข้าถึงได้

โมเดล GPT-4 สามารถเข้าถึงได้อย่างกว้างขวางผ่าน ChatGPT ซึ่งเป็นแชทบอท Generative AI ของ OpenAI และผ่านทาง API คุณยังสามารถใช้ GPT-4 บน Microsoft Copilot ได้ ซึ่งเป็นวิธีใช้ GPT-4 ได้ฟรี ความพร้อมใช้งานที่กว้างขวางนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของมันในกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันได้อย่างง่ายดาย ในทางตรงกันข้าม Llama 3 เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่ให้ความยืดหยุ่นของโมเดลและสนับสนุนการทดลองและการทำงานร่วมกันในวงกว้างมากขึ้นภายในชุมชน AI แนวทางการเข้าถึงแบบเปิดนี้สามารถทำให้เทคโนโลยี AI เป็นประชาธิปไตยและเข้าถึงผู้คนได้มากขึ้น

แม้ว่าจะมีทั้งสองโมเดล แต่ GPT-4 นั้นใช้งานง่ายกว่ามากเนื่องจากรวมเข้ากับเครื่องมือและบริการด้านการผลิตยอดนิยม ในทางกลับกัน Llama 3 ถูกรวมเข้ากับแพลตฟอร์มการวิจัยและธุรกิจเป็นหลัก เช่น Amazon Bedrock, Ollama และ DataBricks (ยกเว้นการสนับสนุนการแชท Meta AI) ซึ่งไม่ดึงดูดใจตลาดผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคที่ใหญ่กว่า

GPT-4 หรือ Llama 3 อันไหนดีกว่า?

แล้ว LLM แบบไหนดีกว่ากัน? GPT-4 เป็น LLM ที่ดีกว่า GPT-4 โดดเด่นในด้านการทำงานหลายโหมดด้วยความสามารถขั้นสูงในการจัดการข้อความ รูปภาพ และเสียงที่ป้อนเข้ามา ในขณะที่ฟีเจอร์ที่คล้ายคลึงกันของ Llama 3 ยังอยู่ระหว่างการพัฒนา GPT-4 ยังมีความยาวบริบทที่ใหญ่กว่ามากและประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้น และสามารถเข้าถึงได้อย่างกว้างขวางผ่านเครื่องมือและบริการยอดนิยม ทำให้ GPT-4 เป็นมิตรต่อผู้ใช้มากยิ่งขึ้น

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องเน้นย้ำว่าโมเดล Llama 3 มีประสิทธิภาพดีมากสำหรับโครงการโอเพนซอร์สฟรี ดังนั้น Llama 3 จึงยังคงเป็น LLM ที่โดดเด่น ได้รับความนิยมจากนักวิจัยและธุรกิจต่างๆ เนื่องด้วยเป็นหลักสูตรโอเพนซอร์สและฟรี พร้อมทั้งยังมอบประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น และคุณลักษณะด้านความปลอดภัยที่เชื่อถือได้ที่น่าประทับใจ แม้ว่าผู้บริโภคทั่วไปอาจไม่พบการใช้งาน Llama 3 ทันที แต่สำหรับนักวิจัยและธุรกิจจำนวนมากแล้ว Llama 3 ยังคงเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด

โดยสรุป แม้ว่า GPT-4 จะโดดเด่นด้วยความสามารถมัลติโหมดขั้นสูง ความยาวบริบทที่มากกว่า และการผสานรวมอย่างราบรื่นกับเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย แต่ Llama 3 ก็ยังเสนอทางเลือกที่มีคุณค่าด้วยลักษณะโอเพนซอร์ส ช่วยให้ปรับแต่งได้มากขึ้นและประหยัดต้นทุนได้ ดังนั้นเมื่อพิจารณาจากการใช้งานแล้ว GPT-4 จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ต้องการความสะดวกในการใช้งานและฟีเจอร์ที่ครอบคลุมในหนึ่งเดียว ในขณะที่ Llama 3 นั้นเหมาะอย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่มองหาความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัว