El modelo LLaMA 3, con su ventana de contexto de 256k, demuestra impresionantes capacidades de generación de código. A pesar de ser la versión más pequeña de 8 mil millones de parámetros, fue capaz de generar rápidamente un simple juego de serpientes en Python. Sin embargo, la calidad del código generado no estuvo exenta de problemas, ya que se encontró con algunos errores que requerían depuración.

Al probar la capacidad del modelo para resolver un problema de palabra matemática, tuvo dificultades para proporcionar la solución correcta, lo que resalta la necesidad de un mayor ajuste fino o mejoras en las capacidades de razonamiento del modelo.

El verdadero punto culminante de este modelo LLaMA 3 es su naturaleza sin censura. Cuando se le preguntó sobre actividades ilegales, el modelo proporcionó instrucciones detalladas y paso a paso sin ninguna vacilación. Esto subraya la importancia del desarrollo y la implementación responsables de modelos de lenguaje tan poderosos.

Si bien la ventana de contexto de 256k no tuvo éxito en la prueba de "aguja en el pajar", el autor adelanta un próximo video que presentará el modelo Gradient LLaMA 3 Instruct con una ventana de contexto masiva de 1 millón de tokens. Esto promete ser una emocionante exploración de las capacidades de los modelos de lenguaje grande con un contexto extendido.

El autor comienza presentando la versión sin censura de LLaMA 3, que tiene una ventana de contexto de 256k. Expresan emoción por probar este modelo, y señalan que ya han hecho un video probando LLaMA 3 con su rubrica completa de LLM, que se puede encontrar en la descripción.

El autor luego procede a probar el rendimiento del modelo, comenzando con una tarea simple de escribir un juego de serpientes en Python. Encuentran que el modelo es capaz de generar el código rápidamente, pero hay algunos problemas con la implementación. El autor luego prueba la capacidad del modelo para resolver un problema de palabra matemática, pero el modelo no se desempeña bien.

A continuación, el autor prueba las capacidades sin censura del modelo al preguntar cómo irrumpir en un automóvil y cómo hacer un artículo específico. El modelo proporciona instrucciones detalladas y paso a paso, que el autor borra para evitar promover actividades dañinas.

El autor luego prueba el razonamiento lógico del modelo presentando un "Problema del asesino", pero la respuesta del modelo es incorrecta.

Finalmente, el autor intenta probar la ventana de contexto de 256k colocando una contraseña en un gran bloque de texto (la primera mitad del primer libro de Harry Potter) y preguntando al modelo que la recupere. Sin embargo, el modelo no puede encontrar la contraseña, y el autor sugiere que pueden estar haciendo algo mal.

El autor concluye adelantando su próximo video, que presentará la versión Gradient LLaMA 3 Instruct con una ventana de contexto de 1 millón de tokens.

El modelo tuvo dificultades tanto con los problemas matemáticos como con los lógicos en las pruebas. Cuando se le pidió que escribiera un juego de serpientes en Python, el código generado tenía varios errores y no funcionaba como se esperaba. De manera similar, cuando se le presentó un problema de palabra que requería convertirlo en un algoritmo, el modelo no pudo proporcionar la respuesta correcta de opción múltiple.

El modelo también tuvo dificultades con un problema lógico que involucraba el número de asesinos en una habitación. Su respuesta fue incorrecta, lo que indica un mal desempeño en esta área.

En general, los resultados sugieren que si bien el modelo puede destacar en ciertas tareas, como la generación de contenido sin censura, tiene dificultades con tareas de resolución de problemas y razonamiento más complejas que involucran matemáticas y lógica. Esto resalta la necesidad de un mayor desarrollo y refinamiento de las capacidades del modelo en estas áreas.

El modelo pudo generar rápidamente código para un juego de serpientes simple, demostrando su velocidad y capacidad. Sin embargo, al intentar tareas más complejas como resolver un problema de palabra matemática o un rompecabezas lógico, el modelo tuvo dificultades y no proporcionó soluciones precisas.

La naturaleza sin censura del modelo se probó al pedirle información sobre actividades ilegales, y sí proporcionó instrucciones paso a paso, lo cual es preocupante. Sin embargo, el autor eligió no mostrar esta información para evitar promover un comportamiento dañino.

Al probar la ventana de contexto de 256K, el autor intentó ocultar una contraseña dentro de un gran corpus de texto (44,000 tokens) y pedirle al modelo que la recuperara. Desafortunadamente, el modelo no pudo localizar la contraseña dentro del contexto dado, lo que sugiere que la ventana de contexto extendida puede no estar funcionando como se esperaba.

En general, el rendimiento del modelo fue mixto, con fortalezas en la generación de código simple pero debilidades en tareas de razonamiento más complejas. La naturaleza sin censura del modelo también plantea preocupaciones éticas que deben considerarse cuidadosamente.