Quais são as diferenças entre Llama e Phi

Luiz Henrique de Oliveira Bueno
29 de set. de 2024
3 min de leitura

Atualizado: 3 de out. de 2024

Visão geral

O Llama 2 é o LLM de código aberto da Meta AI, disponível para casos de uso comercial e de pesquisa (supondo que você não seja uma das maiores empresas de consumo do mundo).

O sucessor do LLaMA (daí a força “Llama 1”), o Llama 2 foi treinado em 40% mais dados, tem o dobro do comprimento do contexto e foi ajustado em um grande conjunto de dados de ocasiões humanas (mais de 1 milhão dessas anotações ) para garantir a privacidade e a segurança. Ele supera outros modelos de código abertos em conjuntos de dados de compreensão de linguagem natural, bem como em confrontos diretos.

Lançamento inicial: 2023–07–18

Visão geral

Phi é uma série de modelos de linguagem compactos desenvolvidos pela Microsoft usando livros didáticos e dados sintéticos.

Phi-1 e Phi-2 são modelos de linguagem de parâmetros 1.3B e 2.7B, respectivamente, desenvolvidos pela Microsoft para demonstrar a capacidade de modelos de linguagem menores treinados em dados de alta qualidade. Apesar de seu tamanho e não ter uma contraparte instruída e ajustada, o modelo Phi-2 é bem adequado para pesquisa e experimentação, dado seu tamanho e licença do MIT.

Lançamento inicial: 2023–06–20

Llama e Phi são modelos de linguagem desenvolvidos por diferentes organizações e apresentam algumas diferenças em termos de arquitetura, desempenho e aplicação, cada um com suas características e propósitos específicos. Aqui estão algumas das principais diferenças:

1.Desenvolvedor:

Llama: Desenvolvido pelo Facebook (Meta), faz parte da linha de modelos LLaMA (Large Language Model Meta AI).
Phi: Desenvolvido pela equipe de pesquisadores do Google, parte do projeto de inteligência artificial da empresa.

2.Arquitetura:

Ambos os modelos utilizam arquiteturas baseadas em Transformers, mas podem apresentar diferenças em suas implementações específicas, como no número de camadas, atenção e parâmetros.
Llama: Utilize uma arquitetura de transformador otimizada para eficiência e desempenho em diversas tarefas de processamento de linguagem natural.
Phi: Podemos incorporar técnicas ou inovações específicas desenvolvidas pelo Google, potencializando vantagens em determinadas aplicações.

3.Tamanho e Escala:

Lhama: Oferece diferentes variantes de tamanho, permitindo que seja utilizado em uma variedade de ambientes, desde pesquisas até aplicações comerciais.
Phi: Também pode ter variantes diferentes, mas o foco pode variar em relação às aplicações específicas, como pesquisa ou uso corporativo.
LLaMA possui diferentes versões com tamanhos variados (por exemplo, 7B, 13B, 30B, 65B), permitindo adaptações para diferentes aplicações.
Phi também pode ter diferentes tamanhos de modelo, mas a estrutura exata e o número de parâmetros podem variar dependendo das versões lançadas.

4.Desenho:

Llama: Tem se mostrado competitivo em benchmarks de linguagem natural, oferecendo boas respostas em tarefas variadas.
Phi: Pode oferecer vantagens em tarefas específicas, especialmente aquelas que foram otimizadas com dados e técnicas do Google.

5.Aplicações:

Ambos podem ser usados em chatbots, geração de texto, resumo de informações, entre outros, mas podem ter diferentes pontos fortes dependendo da tarefa.
Cada modelo pode ser otimizado para diferentes casos de uso. Por exemplo, LLaMA pode ser mais voltado para pesquisa em IA, e Phi pode ter aplicações específicas em áreas como chatbots ou geração de texto criativo.

Essas diferenças podem afetar a escolha de qual modelo utilizar dependendo das necessidades específicas de um projeto ou aplicação.

Conclusão:

Em conclusão, LLaMA e Phi são modelos de linguagem distintos, desenvolvidos por diferentes organizações com características e objetivos variados. Enquanto LLaMA, da Meta, oferece versões escaláveis e é voltado para pesquisa em IA, Phi, da EleutherAI, pode ser mais acessível e flexível em termos de aplicações. As diferenças em treinamento, arquitetura e licenciamento refletem a diversidade no campo dos modelos de linguagem, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores escolham uma solução mais adequada às suas necessidades específicas. A escolha entre eles dependerá dos requisitos do projeto, da escala necessária e das especificações quanto ao acesso e uso.

Referências:

Lhama 3.1

O modelo de IA de código aberto que você pode ajustar, destilar e implementar em qualquer lugar. Nossos modelos mais recentes estão disponíveis em 8B, 70B…

ai.meta.com