Mục lục
- Giới thiệu
- Hiệu năng vượt trội của Llama 3.3 70B trên nền tảng SambaNova
- Chất lượng mô hình tổng thể
- Ý nghĩa đối với các nhà phát triển
- Bắt đầu sử dụng
- Thông tin về SambaNova
Giới thiệu
Trong bối cảnh công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển nhanh chóng, SambaNova tiếp tục khẳng định vị thế dẫn đầu bằng việc tối ưu hóa và phát hành mô hình ngôn ngữ lớn Llama 3.3 70B của Meta chỉ vài ngày sau khi Meta chính thức ra mắt. Mô hình này hiện đã có sẵn trên nền tảng SambaNova Cloud, mang đến tốc độ xử lý ấn tượng và hiệu quả cao cho các nhà phát triển.
Hiệu năng vượt trội của Llama 3.3 70B trên nền tảng SambaNova
Theo kết quả kiểm định độc lập của Artificial Analysis, SambaNova đạt tốc độ xử lý 430 tokens/giây cho mô hình Llama 3.3 70B trên giao diện lập trình ứng dụng (API) của SambaNova Cloud. Tốc độ này nhanh hơn đáng kể so với các API mô hình độc quyền tương đương. Điều này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng đòi hỏi tốc độ xử lý cao như ứng dụng thời gian thực hay các ứng dụng tác nhân (agentic applications).
"Điểm cuối mới của SambaNova cung cấp mức độ thông minh này với tốc độ nhanh hơn nhiều lần so với các API mô hình độc quyền tương đương, đây là một đề xuất hấp dẫn đối với các nhà phát triển, đặc biệt là những người có các trường hợp sử dụng phụ thuộc vào tốc độ, chẳng hạn như những người đang xây dựng các ứng dụng thời gian thực hoặc tác nhân." - George Cameron, Trưởng nhóm sản phẩm, Artificial Analysis
Chất lượng mô hình tổng thể
Mô hình Llama 3.3 70B của Meta được cải thiện đáng kể nhờ các kỹ thuật huấn luyện hậu xử lý tiên tiến, dẫn đến sự nâng cao hiệu suất đáng kể trong nhiều lĩnh vực, bao gồm lập luận, toán học và kiến thức tổng quát. Đối với các nhà phát triển đang sử dụng Llama 3.1 70B, việc nâng cấp lên Llama 3.3 là một lựa chọn tự nhiên, với tốc độ và độ chính xác cao hơn. Đồng thời, Llama 3.3 70B cũng là một sự lựa chọn hấp dẫn cho những người đang sử dụng các mô hình cơ sở độc quyền khác, vì nó có độ chính xác cao và tốc độ nhanh hơn hầu hết các nhà cung cấp khác, ngoại trừ những nhà cung cấp hiện đang sử dụng GPU.
Mặc dù Llama 3.3 70B đã tiệm cận Llama 3.1 405B về độ chính xác, nếu bạn cần mô hình cơ sở mã nguồn mở tốt nhất để xử lý các tác vụ của mình, chúng tôi vẫn khuyên bạn nên đánh giá mô hình 405B trên SambaNova và xem liệu nó có phù hợp hơn với trường hợp sử dụng của bạn hay không.
Ý nghĩa đối với các nhà phát triển
SambaNova hiện cung cấp chiều dài ngữ cảnh lớn trên Llama 3.3 70B với 64K token đầu vào, đủ cho hầu hết các trường hợp sử dụng Truy xuất thông tin (RAG) và Gọi hàm (Function Calling). Các nhà phát triển có thể bắt đầu sử dụng mô hình này ngay hôm nay trong các loại tải công việc đó và kết hợp nó với nhiều mô hình khác trên nền tảng đám mây của chúng tôi để tạo ra các Ứng dụng Tác nhân. Ví dụ: nếu bạn đang phát triển một tác nhân lập trình (xem ví dụ từ các đối tác của chúng tôi tại Blackbox), bạn có thể sử dụng Llama 3.3 để phân tách một nhiệm vụ lập trình thành nhiều vấn đề nhỏ hơn, sau đó sử dụng một mô hình khác như mô hình Qwen-32B-Coder mới được ra mắt của chúng tôi để viết mã nhanh hơn!
Bắt đầu sử dụng
Các nhà phát triển và doanh nghiệp hiện có thể truy cập mô hình Llama 3.3 70B thông qua bảng điều khiển dành cho nhà phát triển của SambaNova Cloud. Tại đây, bạn có thể nhận được khóa API miễn phí và bắt đầu xây dựng các ứng dụng AI của mình ngay lập tức.
Đối với những người cần giới hạn tốc độ cao hơn, hãy xem xét đăng ký Chương trình hỗ trợ khởi nghiệp mà chúng tôi vừa ra mắt, nơi bạn sẽ được truy cập vào các mô hình này và nhiều hơn nữa ngay cả trước đó.
Thông tin về SambaNova
SambaNova Systems, có trụ sở chính tại Palo Alto, California, được thành lập vào năm 2017 bởi các chuyên gia hàng đầu trong ngành, các chuyên gia thiết kế phần cứng và phần mềm từ Sun/Oracle và Đại học Stanford. Các nhà đầu tư bao gồm SoftBank Vision Fund 2, các quỹ và tài khoản được quản lý bởi BlackRock, Intel Capital, GV, Walden International, Temasek, GIC, Redline Capital, Atlantic Bridge Ventures, Celesta, và một số khác. SambaNova cung cấp nền tảng AI quy mô doanh nghiệp được xây dựng đặc biệt, giúp khách hàng khai thác các hiểu biết kinh doanh có giá trị từ dữ liệu của họ.
0 comments Blogger 0 Facebook
Đăng nhận xét