Das Llama 3.1 8B-Modell hat im Vergleich zu seiner vorherigen Version eine deutliche Qualitätsverbesserung erfahren. Die Benchmark-Ergebnisse zeigen, dass das neue Modell die ältere Version in verschiedenen Metriken übertrifft:

• BQ: Das Llama 3.1 8B-Modell erzielt bessere Ergebnisse im BQ-Benchmark, was auf eine verbesserte Leistung hindeutet.
• GSM8K: Das neue Modell erreicht einen Wert von 0,57, eine erhebliche Verbesserung gegenüber der vorherigen Version mit 0,84.
• Hellaswag: Das Llama 3.1 8B-Modell erzielt einen Wert von 46, verglichen mit 76 in der vorherigen Version, was eine verbesserte Leistung zeigt.
• Human Eval: Dies ist vielleicht der wichtigste Benchmark, und das Llama 3.1 8B-Modell hat seinen Wert fast verdoppelt, von 34 auf 68, was eine deutliche Qualitätsverbesserung belegt.

Insgesamt deuten die Benchmark-Ergebnisse darauf hin, dass das Llama 3.1 8B-Modell eine erhebliche Verbesserung gegenüber seinem Vorgänger ist, mit besserer Leistung in allen Bereichen. Dies unterstreicht den kontinuierlichen Fortschritt und die Weiterentwicklung von Großsprachmodellen, die Nutzern einen noch leistungsfähigeren und hochwertigeren KI-Assistenten bieten.

Zuerst haben wir die Fähigkeit des Modells getestet, ein einfaches Python-Skript zu generieren, um die Zahlen von 1 bis 100 auszugeben. Das Modell konnte schnell mehrere korrekte Iterationen des Skripts liefern, was seine Kompetenz in der grundlegenden Python-Programmierung zeigt.

Als Nächstes haben wir das Modell mit einer komplexeren Aufgabe konfrontiert - dem Schreiben des Spiels Snake in Python. Das Modell hatte anfangs Schwierigkeiten damit, wobei der Code Probleme mit der Bewegung und Geschwindigkeit der Schlange aufwies. Nach mehreren Versuchen und Rückmeldungen konnte das Modell einen Code generieren, der einem funktionierenden Snake-Spiel näher kam, aber immer noch einige kleinere Probleme hatte. Insgesamt zeigte das Modell annehmbare Fähigkeiten beim Verständnis und der Generierung von Python-Code, hatte aber Schwierigkeiten mit komplexeren Programmieraufgaben.

Das Modell hatte Schwierigkeiten bei der Behandlung sensibler Themen im Zusammenhang mit Zensur und moralischer Begründung. Wenn es nach Anweisungen zum Aufbrechen eines Autos oder zur Herstellung von Methamphetamin gefragt wurde, weigerte sich das Modell zu Recht, Anweisungen zu geben, da es keine Unterstützung bei illegalen Aktivitäten leisten kann. Wenn es jedoch aufgefordert wurde, historische Informationen zu diesen Themen bereitzustellen, war die Reaktion des Modells inkonsistent, da es die Anfrage manchmal als Aufforderung nach Anweisungen interpretierte.

In Bezug auf das moralische Dilemma, ob man einen zufälligen Menschen sanft stoßen sollte, um die Menschheit vor dem Aussterben zu retten, lieferte das Modell eine durchdachte Analyse der zu berücksichtigenden Überlegungen, weigerte sich aber letztendlich, eine eindeutige Ja- oder Nein-Antwort zu geben. Diese Zurückhaltung, in einem extremen hypothetischen Szenario ein klares moralisches Urteil zu fällen, unterstreicht die Herausforderungen, denen KI-Systeme bei der Bewältigung komplexer ethischer Fragen gegenüberstehen.

Die Leistung des Modells bei diesen Arten von Aufgaben legt nahe, dass es zwar bei einfacheren technischen und analytischen Aufgaben glänzen kann, es aber immer noch Schwierigkeiten mit nuancierter Entscheidungsfindung und der Fähigkeit hat, klare, eindeutige Antworten auf sensible oder moralisch mehrdeutige Themen zu geben. Weitere Forschung und Entwicklung könnten erforderlich sein, um die Fähigkeiten des Modells in diesen Bereichen zu verbessern.

Der Abschnitt behandelt die Leistung des Modells bei verschiedenen mathematischen und logischen Denkaufgaben. Die Schlüsselpunkte sind:

• Das Modell konnte das einfache Rechenbeispiel "25 - 4 * 2 + 3" korrekt lösen und zeigte damit Kompetenz in grundlegenden mathematischen Operationen.

• Bei der Textaufgabe zu Hotelzimmerkosten lieferte das Modell die richtige Berechnung der Gesamtkosten, einschließlich Zimmerpreis, Steuern und zusätzlicher Gebühren.

• Das Modell hatte jedoch Schwierigkeiten, die Anzahl der Wörter in der vorherigen Antwort zu schätzen und konnte keine genaue Zählung liefern.

• Das Modell konnte auch ein klassisches Lateral-Thinking-Rätsel über die Anzahl der verbleibenden Mörder in einem Raum nach einem Mord nicht korrekt lösen.

• Ebenso war das Modell nicht in der Lage, den Standort einer Murmel zu bestimmen, die in ein Glas gelegt und dann in die Mikrowelle gestellt wurde, was Einschränkungen im räumlichen Denken zeigt.

• Insgesamt zeigt der Abschnitt eine gemischte Leistung, bei der das Modell bei einfachen mathematischen Berechnungen glänzt, aber bei komplexeren logischen und Denkaufgaben versagt.

Die Murmel befindet sich zunächst im Glas. Wenn das Glas umgedreht und auf den Tisch gestellt wird, bleibt die Murmel aufgrund der Schwerkraft im Glas. Wenn das Glas dann in die Mikrowelle gestellt wird, ist der Standort der Murmel unklar. Obwohl das Glas und die Murmel physisch in die Mikrowelle gebracht werden, wird der genaue Standort der Murmel innerhalb des Glases nicht eindeutig angegeben. Daher kann die Frage "Wo befindet sich die Murmel?" anhand der bereitgestellten Informationen nicht mit Sicherheit beantwortet werden.

Ich bin zutiefst enttäuscht von der Leistung des Llama 3.1 8B-Modells. Trotz hoher Erwartungen an diese kleinere, aber leistungsfähigere Version war die Leistung des Modells in den verschiedenen Tests schlecht.

Das Modell hatte Schwierigkeiten mit mehreren Aufgaben, darunter:

• Implementierung eines funktionierenden Snake-Spiels in Python
• Bereitstellung von Anweisungen für unethische oder illegale Aktivitäten
• Genaues Beantworten von Logik- und Denkaufgaben
• Bestimmung der größeren von zwei Zahlen
• Klare moralische Beurteilung des Trolley-Problems

Obwohl das Modell in der Lage war, einige grundlegende Programmieraufgaben und einfache Mathematikprobleme zu bewältigen, konnte es das Maß an Qualität und Leistungsfähigkeit, das versprochen wurde, nicht unter Beweis stellen. Die größere 405B-Parameter-Version von Llama 3.1 mag beeindruckend sein, aber diese 8B-Version erfüllte meine Erwartungen nicht.

Ich werde weiter untersuchen, ob es Probleme mit der Einrichtung oder Konfiguration gibt, die die Leistung des Modells beeinträchtigen könnten. Basierend auf den Ergebnissen kann ich diese 8B-Version von Llama 3.1 jedoch derzeit nicht empfehlen. Das Modell hat die hohen Standards, die ich an es gestellt hatte, einfach nicht erfüllt.