Das LLaMA 3-Modell mit seinem 256k-Kontextfenster zeigt beeindruckende Fähigkeiten bei der Codegenerierung. Obwohl es sich um die kleinere 8-Milliarden-Parameter-Version handelt, konnte es schnell ein einfaches Snake-Spiel in Python generieren. Die Qualität des generierten Codes war jedoch nicht ohne Probleme, da es auf einige Fehler stieß, die behoben werden mussten.

Bei der Überprüfung der Fähigkeit des Modells, ein mathematisches Textproblem zu lösen, hatte es Schwierigkeiten, die richtige Lösung zu liefern, was die Notwendigkeit einer weiteren Feinabstimmung oder Verbesserungen in den Reasoning-Fähigkeiten des Modells unterstreicht.

Das wahre Highlight dieses LLaMA 3-Modells ist seine unzensierte Natur. Bei Aufforderungen zu Fragen über illegale Aktivitäten lieferte das Modell detaillierte, schrittweise Anleitungen ohne zu zögern. Dies unterstreicht die Wichtigkeit einer verantwortungsvollen Entwicklung und Bereitstellung solch leistungsfähiger Sprachmodelle.

Der Autor beginnt damit, die unzensierte Version von LLaMA 3 mit einem 256k-Kontextfenster vorzustellen. Er äußert seine Begeisterung, dieses Modell zu testen, und weist darauf hin, dass er bereits ein Video erstellt hat, in dem er LLaMA 3 mit seinem vollständigen LLM-Bewertungsraster testet, das in der Beschreibung zu finden ist.

Der Autor testet dann die Leistung des Modells, beginnend mit einer einfachen Aufgabe, ein Snake-Spiel in Python zu schreiben. Er stellt fest, dass das Modell den Code schnell generieren kann, aber es gibt einige Probleme mit der Implementierung. Der Autor testet dann die Fähigkeit des Modells, ein mathematisches Textproblem zu lösen, aber das Modell schneidet dabei schlecht ab.

Anschließend testet der Autor die unzensierten Fähigkeiten des Modells, indem er fragt, wie man in ein Auto einbricht und wie man ein bestimmtes Objekt herstellt. Das Modell liefert detaillierte, schrittweise Anleitungen, die der Autor unkenntlich macht, um schädliche Aktivitäten nicht zu fördern.

Der Autor testet dann die logischen Reasoning-Fähigkeiten des Modells, indem er ihm das "Killer-Problem" präsentiert, aber die Antwort des Modells ist falsch.

Das Modell hatte sowohl bei Mathematik- als auch bei Logikproblemen in den Tests Schwierigkeiten. Als es gebeten wurde, ein Snake-Spiel in Python zu schreiben, hatte der generierte Code mehrere Fehler und funktionierte nicht wie erwartet. Auch bei der Präsentation eines Textproblems, das in einen Algorithmus umgewandelt werden musste, konnte das Modell die richtige Multiple-Choice-Antwort nicht liefern.

Das Modell hatte auch Probleme mit einem Logikproblem, das die Anzahl der Mörder in einem Raum betraf. Seine Antwort war falsch, was auf eine schlechte Leistung in diesem Bereich hindeutet.

Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass das Modell zwar bei bestimmten Aufgaben wie der Generierung unzensierter Inhalte glänzen kann, es aber Schwierigkeiten mit komplexeren Problemlösungs- und Reasoning-Aufgaben hat, die Mathematik und Logik erfordern. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer weiteren Entwicklung und Verfeinerung der Fähigkeiten des Modells in diesen Bereichen.

Das Modell konnte schnell Code für ein einfaches Snake-Spiel generieren und zeigte damit seine Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit. Bei komplexeren Aufgaben wie dem Lösen eines mathematischen Textproblems oder eines Logikrätsels hatte das Modell jedoch Schwierigkeiten und lieferte keine genauen Lösungen.

Die unzensierte Natur des Modells wurde getestet, indem es nach illegalen Aktivitäten gefragt wurde, und es lieferte tatsächlich schrittweise Anleitungen, was besorgniserregend ist. Der Autor entschied sich jedoch, diese Informationen nicht anzuzeigen, um schädigendes Verhalten nicht zu fördern.

Bei der Überprüfung des 256K-Kontextfensters versuchte der Autor, ein Passwort in einem großen Textkorpus (44.000 Token) zu verstecken und das Modell aufzufordern, es abzurufen. Leider konnte das Modell das Passwort in dem gegebenen Kontext nicht finden, was darauf hindeutet, dass das erweiterte Kontextfenster möglicherweise nicht wie erwartet funktioniert.

Der bevorstehende Test wird sich auf das Gradient LLaMA 3 Instruct-Modell konzentrieren, das ein massives 1-Millionen-Token-Kontextfenster aufweist. Dieses Modell ist die 7-Milliarden-Parameter-Version des LLaMA 3 Instruct-Modells, das von Gradient entwickelt wurde.

Die Haupthighlights dieses Tests werden sein:

1. Nadel im Heuhaufen-Test: Der Test wird das Einbetten einer bestimmten Information (eines Passworts) in einen großen Textkontext (die Hälfte des ersten Harry-Potter-Buchs mit insgesamt 44.000 Token) beinhalten. Das Modell soll dann aufgefordert werden, das versteckte Passwort aus dem bereitgestellten Text abzurufen.

2. Erweitertes Kontextfenster: Das 1-Millionen-Token-Kontextfenster des Gradient LLaMA 3 Instruct-Modells wird auf die Probe gestellt, wodurch das Modell eine deutlich größere Menge an Kontextinformationen nutzen kann als bei den vorherigen Tests.

3. Modellkapazitäten: Der Test soll die Fähigkeit des Modells zur Handhabung von großskaligen Informationsabrufen und seine allgemeine Leistung bei Aufgaben, die ein umfangreiches kontextuelles Verständnis erfordern, bewerten.