So sánh GPT-4 và Llama 3: Ai là người chiến thắng?

Mục lục:

GPT-4 là gì?
Llama 3 là gì?
Khả năng đa phương thức (Multimodality)
Độ dài ngữ cảnh (Context Length)
Hiệu suất (Performance)
Chi phí (Cost)
Khả năng truy cập (Accessibility)
Kết luận: Ai là người chiến thắng?

1. GPT-4 là gì?

GPT-4 là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới nhất được phát triển bởi OpenAI. Nó được xây dựng dựa trên nền tảng của các mô hình GPT-3 cũ hơn, nhưng được đào tạo với các kỹ thuật và tối ưu hóa khác nhau, sử dụng một tập dữ liệu lớn hơn nhiều. Điều này đã làm tăng đáng kể kích thước tham số của GPT-4, được cho là có tổng cộng 1,7 nghìn tỷ tham số từ các mô hình chuyên gia nhỏ hơn của nó. Với đào tạo mới, tối ưu hóa và số lượng tham số lớn hơn, GPT-4 cung cấp những cải tiến trong suy luận, giải quyết vấn đề, hiểu ngữ cảnh và xử lý tốt hơn các hướng dẫn tinh vi.

Hiện tại, có ba biến thể của mô hình:

GPT-4: Một sự phát triển từ GPT-3 với những cải tiến đáng kể về tốc độ, độ chính xác và cơ sở kiến thức.
GPT-4 Turbo: Một phiên bản tối ưu hóa của GPT-4, được thiết kế để mang lại hiệu suất nhanh hơn đồng thời giảm chi phí hoạt động.
GPT-4o (Omni): Mở rộng khả năng của GPT-4 bằng cách tích hợp đầu vào và đầu ra đa phương thức, bao gồm văn bản, hình ảnh và âm thanh.

Bạn có thể truy cập cả ba mô hình GPT-4 bằng cách đăng ký các dịch vụ API của OpenAI, tương tác với ChatGPT hoặc thông qua các dịch vụ như Descript, Perplexity AI và các đồng nghiệp từ Microsoft.

2. Llama 3 là gì?

Llama 3 là một LLM mã nguồn mở được phát triển bởi Meta AI (công ty mẹ của Facebook, Instagram và WhatsApp), được đào tạo bằng cách kết hợp tinh chỉnh có giám sát, lấy mẫu loại bỏ và tối ưu hóa chính sách với một tập dữ liệu đa dạng bao gồm hàng triệu ví dụ được chú thích bởi con người. Việc đào tạo của nó tập trung vào các lời nhắc chất lượng cao và xếp hạng ưu tiên, nhằm tạo ra một mô hình AI linh hoạt và có khả năng.

Hiện tại, có hai mô hình Llama 3 có sẵn cho công chúng: Llama 3 8B và Llama 3 70B. B là viết tắt của tỷ (billion), chỉ ra kích thước tham số của mô hình. Meta cũng đang đào tạo một mô hình Llama 3 400B, dự kiến ra mắt vào cuối năm 2024.

Bạn có thể truy cập Llama 3 thông qua Meta AI, chatbot AI thế hệ của nó. Ngoài ra, bạn có thể chạy LLM cục bộ trên máy tính của mình bằng cách tải xuống các mô hình Llama 3 và tải chúng thông qua Ollama, Open WebUI hoặc LM Studio.

3. Khả năng đa phương thức (Multimodality)

Việc phát hành GPT-4o cuối cùng đã đáp ứng được tiếp thị ban đầu của GPT-4 về khả năng đa phương thức. Các tính năng đa phương thức này hiện có thể được truy cập bằng cách tương tác với ChatGPT bằng cách sử dụng mô hình GPT-4o. Tính đến tháng 6 năm 2024, GPT-4o không có cách tích hợp nào để tạo video và âm thanh. Tuy nhiên, nó có khả năng tạo văn bản và hình ảnh dựa trên đầu vào video và âm thanh.

Llama 3 cũng đang có kế hoạch cung cấp một mô hình đa phương thức cho Llama 3 400B sắp ra mắt. Nó rất có thể sẽ tích hợp các công nghệ tương tự CLIP (Contrast Language-Imager Pre-Training) để tạo hình ảnh bằng cách sử dụng các kỹ thuật học không giám sát. Nhưng vì Llama 400B vẫn đang được đào tạo, cách duy nhất để các mô hình 8B và 70B tạo hình ảnh là sử dụng các phần mở rộng như LLaVa, Visual-LLaMA và LLaMA-VID. Tính đến nay, Llama 3 chỉ là một mô hình dựa trên ngôn ngữ có thể nhận văn bản, hình ảnh và âm thanh làm đầu vào để tạo văn bản.

4. Độ dài ngữ cảnh (Context Length)

Độ dài ngữ cảnh đề cập đến lượng văn bản mà một mô hình có thể xử lý cùng một lúc. Đó là một yếu tố quan trọng khi xem xét khả năng của một LLM vì nó quyết định lượng ngữ cảnh mà mô hình có thể làm việc cùng khi tương tác với người dùng. Nói chung, độ dài ngữ cảnh cao hơn làm cho một LLM tốt hơn vì nó cung cấp mức độ kết hợp, tính liên tục cao hơn và có thể giảm các lỗi lặp lại trong quá trình tương tác.

Bảng so sánh độ dài ngữ cảnh:

Mô hình	Mô tả	Cửa sổ ngữ cảnh	Dữ liệu đào tạo
Llama 3	Hoạt động chính, nhanh hơn và rẻ hơn GPT-4 Turbo.	8k tokens	Tháng 3 năm 2023
Llama 3	Hoạt động chính, nhanh hơn và rẻ hơn GPT-4 Turbo.	8k tokens	Tháng 12 năm 2023
GPT-4o	Mô hình hàng đầu đa phương thức, rẻ hơn và nhanh hơn GPT-4 Turbo.	128,000 tokens (API)	Đến tháng 10 năm 2023
GPT-4-Turbo	Mô hình GPT-4 Turbo được hợp lý hóa với khả năng thị giác.	128,000 tokens (API)	Đến tháng 12 năm 2023
GPT-4	Mô hình GPT-4 đầu tiên	8,192 tokens	Đến tháng 9 năm 2021

Các mô hình Llama 3 có độ dài ngữ cảnh hiệu quả là 8.000 tokens (khoảng 6.400 từ). Điều này có nghĩa là một mô hình Llama 3 sẽ có bộ nhớ ngữ cảnh khoảng 6.400 từ trong quá trình tương tác của bạn. Bất kỳ từ nào vượt quá giới hạn 8.000 tokens sẽ bị lãng quên và sẽ không cung cấp bất kỳ ngữ cảnh nào thêm trong quá trình tương tác.

Ngược lại, GPT-4 hiện hỗ trợ độ dài ngữ cảnh lớn hơn đáng kể là 32.000 tokens (khoảng 25.600 từ) cho người dùng ChatGPT và 128.000 tokens (khoảng 102.400 từ) cho những người sử dụng điểm cuối API. Điều này mang lại cho các mô hình GPT-4 một lợi thế trong việc quản lý các cuộc hội thoại rộng rãi và khả năng đọc các tài liệu dài hoặc thậm chí là cả một cuốn sách.

5. Hiệu suất (Performance)

Hãy so sánh hiệu suất bằng cách xem xét báo cáo điểm chuẩn của Llama 3 vào ngày 18 tháng 4 năm 2024 từ Meta AI và báo cáo GitHub của GPT-4 vào ngày 14 tháng 5 năm 2024 từ OpenAI. Đây là kết quả:

Bảng so sánh hiệu suất:

Mô hình	MMLU	GPQA	MATH	HumanEval	DROP
GPT-4o	88.7	53.6	76.6	90.2	83.4
GPT-4 Turbo	86.5	49.1	72.2	87.6	85.4
Llama 3 8B	68.4	34.2	30.0	62.2	58.4
Llama 3 70B	82.0	39.5	50.4	81.7	79.7
Llama 3 400B	86.1	48.0	57.8	84.1	83.5

Dưới đây là những gì mỗi tiêu chí đánh giá:

MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Đánh giá khả năng của mô hình trong việc hiểu và trả lời các câu hỏi trên nhiều chủ đề học thuật khác nhau.
GPTQA (General Purpose Question Answering): Đánh giá kỹ năng của mô hình trong việc trả lời các câu hỏi thực tế trong phạm vi mở.
MATH: Kiểm tra khả năng của mô hình trong việc giải quyết các bài toán toán học.
HumanEval: Đo lường khả năng của mô hình trong việc tạo mã chính xác dựa trên các lời nhắc lập trình được đưa ra bởi con người.
DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs): Đánh giá khả năng của mô hình trong việc thực hiện suy luận rời rạc và trả lời các câu hỏi dựa trên các đoạn văn bản.

Các điểm chuẩn gần đây làm nổi bật sự khác biệt về hiệu suất giữa các mô hình GPT-4 và Llama 3. Mặc dù mô hình Llama 3 8B dường như tụt hậu đáng kể, các mô hình 70B và 400B cung cấp kết quả thấp hơn nhưng tương tự với cả hai mô hình GPT-4o và GPT-4 Turbo về kiến thức học thuật và chung, đọc và hiểu, suy luận và logic, và mã hóa. Tuy nhiên, không có mô hình Llama 3 nào có thể sánh kịp với hiệu suất của GPT-4 về toán học thuần túy.

6. Chi phí (Cost)

Chi phí là một yếu tố quan trọng đối với nhiều người dùng. Mô hình GPT-4o của OpenAI có sẵn cho tất cả người dùng ChatGPT miễn phí với giới hạn 16 tin nhắn mỗi 3 giờ. Nếu bạn cần nhiều hơn, bạn sẽ phải đăng ký ChatGPT Plus, với giá $20 USD mỗi tháng để mở rộng giới hạn tin nhắn của GPT-4o lên 80 đồng thời có quyền truy cập vào các mô hình GPT-4 khác.

Mặt khác, cả hai mô hình Llama 3 8B và 70B đều miễn phí và mã nguồn mở, có thể là một lợi thế đáng kể cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang tìm kiếm một giải pháp hiệu quả về chi phí mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.

7. Khả năng truy cập (Accessibility)

Các mô hình GPT-4 có thể truy cập rộng rãi thông qua chatbot AI thế hệ ChatGPT của OpenAI và thông qua API của nó. Bạn cũng có thể sử dụng GPT-4 trên Microsoft Copilot, đây là một cách bạn có thể sử dụng GPT-4 miễn phí. Khả năng sử dụng rộng rãi này đảm bảo rằng người dùng có thể dễ dàng tận dụng khả năng của nó trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

Ngược lại, Llama 3 là một dự án mã nguồn mở cung cấp tính linh hoạt của mô hình và khuyến khích thử nghiệm và cộng tác rộng rãi hơn trong cộng đồng AI. Cách tiếp cận truy cập mở này có thể dân chủ hóa công nghệ AI, khiến nó có sẵn cho nhiều đối tượng hơn.

Mặc dù cả hai mô hình đều có sẵn, GPT-4 dễ sử dụng hơn nhiều vì nó được tích hợp vào các công cụ và dịch vụ năng suất phổ biến. Mặt khác, Llama 3 chủ yếu được tích hợp vào các nền tảng nghiên cứu và kinh doanh như Amazon Bedrock, Ollama và DataBricks (ngoại trừ hỗ trợ trò chuyện của Meta AI), điều này không thu hút thị trường lớn hơn của những người dùng không phải kỹ thuật.

8. Kết luận: Ai là người chiến thắng?

Vậy, LLM nào tốt hơn? Tôi phải nói rằng GPT-4 là LLM tốt hơn. GPT-4 vượt trội về đa phương thức với khả năng nâng cao trong việc xử lý đầu vào văn bản, hình ảnh và âm thanh, trong khi các tính năng tương tự của Llama 3 vẫn đang được phát triển. GPT-4 cũng cung cấp độ dài ngữ cảnh lớn hơn nhiều và hiệu suất tốt hơn, có thể truy cập rộng rãi thông qua các công cụ và dịch vụ phổ biến, khiến nó thân thiện với người dùng hơn.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là các mô hình Llama 3 đã hoạt động rất tốt cho một dự án mã nguồn mở và miễn phí. Do đó, Llama 3 vẫn là một LLM nổi bật, được các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp ưa chuộng vì bản chất miễn phí và mã nguồn mở của nó, đồng thời cung cấp hiệu suất ấn tượng, tính linh hoạt và các tính năng bảo mật đáng tin cậy. Mặc dù người tiêu dùng chung có thể không tìm thấy công dụng ngay lập tức cho Llama 3, nó vẫn là lựa chọn khả thi nhất cho nhiều nhà nghiên cứu và doanh nghiệp.

Tóm lại, mặc dù GPT-4 nổi bật với khả năng đa phương thức nâng cao, độ dài ngữ cảnh lớn hơn và tích hợp liền mạch vào các công cụ được sử dụng rộng rãi, Llama 3 cung cấp một lựa chọn thay thế có giá trị với bản chất mã nguồn mở của nó, cho phép tùy chỉnh và tiết kiệm chi phí lớn hơn. Vì vậy, về mặt ứng dụng, GPT-4 là lý tưởng cho những người tìm kiếm sự dễ sử dụng và các tính năng toàn diện trong một mô hình, trong khi Llama 3 phù hợp với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang tìm kiếm tính linh hoạt và khả năng thích ứng.

So sánh GPT-4 và Llama 3: Ai là người chiến thắng?