Das Modell erbringt eine relativ gute Leistung bei einfachen Retrievalaufgaben unter Verwendung der RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation). Wenn es nach einer einfachen Abfrage wie "Wie unterscheiden sich OpenAI und Meta bei KI-Tools?" gefragt wird, kann das Modell durch Komprimierung der relevanten Textbausteine eine genaue Antwort liefern und eine kohärente Zusammenfassung erstellen.

Wenn die Abfragen jedoch komplexer werden, zeigt das Modell einige Einschränkungen. Zum Beispiel, wenn nach "Welche neuen Funktionen hat OpenAI zu ChatGPT hinzugefügt?", ordnet das Modell fälschlicherweise einige Funktionen, die von Meta eingeführt wurden, OpenAI zu und zeigt eine Tendenz zur Halluzination oder Verwechslung von Informationen aus verschiedenen Quellen.

Die Leistung des Modells verbessert sich, wenn der "Baum-Zusammenfassungs"-Modus verwendet wird, bei dem jeder Textbaustein rekursiv zusammengefasst wird, bevor die endgültige Antwort generiert wird. Dieser Ansatz hilft, das Problem widersprüchlicher Informationen über verschiedene Bausteine hinweg abzumildern.

Insgesamt zeigt das Modell eine angemessene Fähigkeit für einfache Retrievalaufgaben mit RAG, aber seine Leistung beginnt zu sinken, wenn es mit komplexeren Abfragen konfrontiert wird, die ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Informationen erfordern.

Die Leistung des Modells bei komplexen Abfragen offenbart einige Einschränkungen des RAG-Ansatzes (Retrieval-Augmented Generation). Während es einfache Abfragen relativ gut handhabt, hat es Schwierigkeiten mit komplexeren Abfragen, die widersprüchliche Informationen aus verschiedenen Dokumentenabschnitten beinhalten.

Wenn nach den neuen Funktionen gefragt wird, die von OpenAI eingeführt wurden, ordnet das Modell fälschlicherweise einige Funktionen zu, die tatsächlich von Meta eingeführt wurden. Dies deutet darauf hin, dass das Modell Schwierigkeiten hat, Informationen aus mehreren Quellen abzustimmen und zu synthetisieren, insbesondere wenn es Diskrepanzen oder Widersprüche gibt.

Die Fähigkeiten des Modells zur Abfragezerlegung scheinen jedoch vielversprechender zu sein. Wenn es mit einer komplexen Abfrage konfrontiert wird, kann es diese in relevante Teilfragen zerlegen und die Informationen entsprechend abrufen. Dies deutet darauf hin, dass das Modell ein gewisses Verständnis für die zugrunde liegende Struktur der Abfrage hat und versucht, sie auf systematischere Weise anzugehen.

Im Kontext der Agenten-Orchestrierung war die Leistung des Modells gemischt. Für einfache Abfragen konnte es bestimmen, dass kein Tool erforderlich ist, und eine Antwort selbst generieren. Bei komplexeren Abfragen hatte das Modell jedoch Schwierigkeiten, die verfügbaren Tools effektiv zu nutzen, um eine umfassende Antwort zu liefern.

Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass das Modell zwar einige Fähigkeiten im Umgang mit RAG-basierten Aufgaben hat, aber immer noch Einschränkungen bei komplexen Abfragen und der Agenten-Orchestrierung aufweist. Weitere Verbesserungen in der Fähigkeit des Modells, widersprüchliche Informationen abzustimmen, Wissen zu synthetisieren und externe Tools effektiv zu nutzen, wären erforderlich, um es für diese Arten von Anwendungen robuster zu machen.

Die Leistung des Modells bei Abfrage-Routing- und Abfrage-Zerlegungsaufgaben war gemischt.

Beim Abfrage-Routing konnte das Modell die bereitgestellten Tool-Beschreibungen effektiv nutzen, um zu bestimmen, welcher Vektorstore für die Beantwortung bestimmter Abfragen verwendet werden sollte. Als es nach Informationen zu Meta gefragt wurde, identifizierte das Modell korrekt den "Vektor-Tool" als geeignete Ressource und lieferte eine relevante Antwort. Ebenso verwendete es bei einer spezifischeren Frage nach der Anzahl der persönlichkeitsgesteuerten Chatbots, die von Meta eingeführt wurden, den richtigen Vektorstore, um die genauen Informationen abzurufen.

Wenn dem Modell jedoch erlaubt wurde, mehrere Tools auszuwählen, verschlechterte sich seine Leistung. Bei einer Abfrage nach den Hauptmerkmalen, die von OpenAI und anderen Unternehmen eingeführt wurden, ordnete das Modell fälschlicherweise Informationen über Tesla und Apple zu, die in dem ursprünglichen Dokument nicht erwähnt wurden. Dies deutet darauf hin, dass das Modell immer noch Schwierigkeiten mit komplexem Abfrage-Routing hat und möglicherweise Informationen halluziniert, wenn es versucht, mehrere Quellen zu kombinieren.

Das Modell schnitt bei Abfrage-Zerlegungsaufgaben besser ab. Wenn es mit einer komplexen Abfrage über die Unterschiede zwischen der Behandlung von Meta und OpenAI konfrontiert wurde, konnte es diese in drei Teilfragen zerlegen, die relevanten Informationen für jede abrufen und dann eine Gesamtantwort synthetisieren. Die generierten Teilfragen waren logisch und die Gesamtantwort bot einen angemessenen Vergleich zwischen den beiden Unternehmen.

Zusammengefasst zeigt das Modell Potenzial bei grundlegenden Abfrage-Routing-Fähigkeiten, aber seine Leistung verschlechtert sich bei komplexeren Abfragen, die das Kombinieren von Informationen aus mehreren Quellen erfordern. Die Fähigkeiten zur Abfrage-Zerlegung sind robuster, was darauf hindeutet, dass das Modell komplexe Fragen effektiv zerlegen und beantworten kann. Für eine praktische Nutzung sind jedoch möglicherweise weitere Verfeinerungen erforderlich, um das volle Potenzial des Modells auszuschöpfen.

Die an dem Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modell durchgeführten Tests offenbaren einige interessante Erkenntnisse über seine Fähigkeiten und Grenzen:

1. Einfache RAG-Abfragen: Das Modell erbringt bei einfachen RAG-Abfragen eine relativ gute Leistung und liefert genaue Antworten basierend auf den im Dokument verfügbaren Informationen.

2. Komplexe RAG-Abfragen: Wenn das Modell mit komplexeren Abfragen konfrontiert wird, die widersprüchliche Informationen aus verschiedenen Dokumentenabschnitten beinhalten, hat es Schwierigkeiten und neigt dazu, Informationen zu halluzinieren oder falsch einzuordnen.

3. Abfrage-Routing: Das Modell zeigt die Fähigkeit, Abfrage-Routing durchzuführen, indem es den geeigneten Vektorstore auswählt, um relevante Informationen basierend auf der Abfrage abzurufen. Dies deutet darauf hin, dass das Modell Aufgaben bewältigen kann, die ein Verständnis der Metadaten und Fähigkeiten verschiedener Informationsquellen erfordern.

4. Abfrage-Zerlegung: Das Modell kann komplexe Abfragen in Teilfragen zerlegen, die Informationen einzeln abrufen und die Ergebnisse dann kombinieren. Dies zeigt Potenzial für die Fähigkeit des Modells, komplexe Informationsbedürfnisse zu handhaben.

5. Agenten-Orchestrierung: Bei Tests in einem agentenbasierten Framework zeigt das Modell begrenzte Fähigkeiten. Es hat Schwierigkeiten, die bereitgestellten Tools effektiv zu nutzen, insbesondere für komplexere Aufgaben mit mathematischen Operationen. Das Modell scheint es vorzuziehen, Berechnungen selbst durchzuführen, anstatt die verfügbaren Tools zu verwenden.

6. Mathematische Operationen: Interessanterweise scheint das Modell einen besseren Umgang mit der Durchführung einfacher mathematischer Operationen auf eigene Faust zu haben, ohne sich auf die bereitgestellten Tools zu verlassen. Dies deutet darauf hin, dass das Modell möglicherweise über gewisse inhärente mathematische Reasoning-Fähigkeiten verfügt.

Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass das RAG-Modell Potenzial für bestimmte Anwendungen wie einfache Informationssuche und Abfrage-Routing hat. Seine Leistung bei komplexeren Aufgaben, einschließlich Agenten-Orchestrierung und Umgang mit widersprüchlichen Informationen, ist jedoch begrenzt. Weitere Fortschritte in den Bereichen Reasoning und Integration externer Tools könnten erforderlich sein, um die Fähigkeiten des Modells in praktischen Anwendungsfällen voll auszuschöpfen.

Das Pi 3 Small Language Model, obwohl es bei Benchmarks beeindruckend ist, hat einige Einschränkungen, wenn es um praktische Anwendungsfälle geht.

Für einfache Retrievalaufgaben erbringt das Modell eine relativ gute Leistung und kann durch Komprimierung relevanter Informationen aus dem Dokument genaue Antworten liefern. Wenn es jedoch mit komplexeren Abfragen konfrontiert wird, die widersprüchliche Informationen aus verschiedenen Dokumentenabschnitten beinhalten, hat das Modell Schwierigkeiten und neigt dazu, Informationen zu halluzinieren und Funktionen, die von verschiedenen Unternehmen eingeführt wurden, zu vermischen.

Die Abfrage-Routing-Fähigkeiten des Modells zeigen Potenzial, da es in der Lage ist, den geeigneten Vektorstore basierend auf den bereitgestellten Beschreibungen auszuwählen. Dies deutet darauf hin, dass das Modell den Kontext und den Zweck verschiedener Informationsquellen verstehen kann. Bei komplexeren Abfrage-Zerlegungsaufgaben ist die Leistung des Modells jedoch nach wie vor begrenzt.

Was die Agenten-Orchestrierung angeht, zeigt das Modell gemischte Ergebnisse. Während es einfache Abfragen ohne den Einsatz von Tools handhaben kann, scheint es bei komplexeren mathematischen Operationen zögerlich zu sein, die bereitgestellten Tools zu nutzen, und versucht stattdessen, die Berechnungen selbst durchzuführen, manchmal ungenau.

Insgesamt zeigt das Pi 3 Small Language Model in bestimmten Bereichen Fähigkeiten, aber seine Einschränkungen werden offensichtlich, wenn es mit komplexen, vielschichtigen Abfragen und Aufgaben konfrontiert wird. Weitere Fortschritte in Bereichen wie Halluzinations-Minimierung und robustes Reasoning werden erforderlich sein, um das volle Potenzial des Modells für praktische Anwendungen zu erschließen.