Tune AI est une plateforme qui fournit aux développeurs tout ce dont ils ont besoin pour construire des applications d'IA. Elle offre un moyen intelligent d'utiliser LLaMA 3.1 405b en transférant ses connaissances dans des modèles plus petits et moins coûteux à exécuter. L'un des meilleurs cas d'utilisation pour un modèle aussi massif est la génération de données synthétiques, mais la création de jeux de données de haute qualité est la partie la plus difficile de l'affinage d'un bon modèle. C'est là qu'intervient Tune AI.

Tout d'abord, vous pouvez créer un jeu de données vide dans Tune Studio. Ensuite, vous pouvez passer au terrain de jeu et commencer à ajouter des conversations à votre jeu de données. Vous pouvez sélectionner des fils de discussion et interagir avec le modèle LLaMA 3.1 405b, et si la réponse n'est pas tout à fait ce que vous voulez, vous pouvez facilement la modifier. La discussion est directement enregistrée dans votre jeu de données. Une fois que vous êtes satisfait de votre jeu de données, vous pouvez l'exporter vers un stockage cloud et l'utiliser pour affiner votre modèle directement dans Tune Studio.

Voici un bref aperçu de la façon dont vous pouvez utiliser un grand modèle avec Tune Studio pour distiller ses capacités dans un modèle plus petit. Que vous travailliez dans le cloud, sur site ou que vous vouliez simplement jouer avec dans votre navigateur, Tune Studio est conçu pour la flexibilité. Consultez les liens ci-dessous pour commencer avec Tune Studio dès aujourd'hui.

Le modèle LLaMA 405b, un modèle de langage massif récemment publié par Meta AI, a été soumis à un processus de test rigoureux pour évaluer ses capacités dans un large éventail de tâches. Les résultats démontrent les performances impressionnantes du modèle, la majorité des tests ayant été réussis haut la main.

Le modèle s'est distingué dans des tâches telles que la génération d'un script Python simple pour afficher les nombres de 1 à 100, la recréation d'un jeu de Snake fonctionnel et la résolution de divers problèmes de mathématiques sous forme de texte. Son raisonnement et sa logique ont été particulièrement impressionnants, car il a pu fournir des explications étape par étape pour le problème des "chemises qui sèchent" et la question du "marbre".

Cependant, le modèle a rencontré quelques défis. Il n'a pas réussi à donner une réponse directe lorsqu'on lui a demandé sur le dilemme moral de pousser doucement une personne au hasard pour sauver l'humanité de l'extinction. Cela met en évidence les limites du modèle dans la gestion de questions éthiques complexes, car il a choisi de discuter des différentes considérations éthiques plutôt que de donner une réponse claire oui ou non.

De plus, le modèle a eu du mal avec la tâche apparemment simple de déterminer quel nombre est le plus grand entre 9,11 et 9,9. Cet échec inattendu suggère que le modèle peut avoir des angles morts lorsil s'agit de comparaisons numériques, en particulier dans le contexte de la numérotation ou des nombres décimaux.

Dans l'ensemble, le modèle LLaMA 405b a démontré des capacités impressionnantes dans un large éventail de tâches, montrant son potentiel en tant que modèle de langage puissant. Cependant, les limites du modèle dans la gestion des dilemmes moraux et des comparaisons numériques servent de rappel que même les modèles de langage les plus avancés ont encore des progrès à faire et nécessitent un développement continu.

Un marbre est placé dans un verre. Le verre est retourné et posé sur une table. Le verre est ensuite soulevé et placé dans le micro-ondes. Où se trouve le marbre ?

Le raisonnement de ce problème est basé sur les lois de la physique, en particulier la gravité. Lorsque le verre est retourné, le marbre tombe et reste sur la table. Lorsque le verre est soulevé et déplacé vers le micro-ondes, le marbre sera toujours sur la table, car il n'est pas attiré par le verre.

Ce problème met en évidence l'importance de comprendre le monde physique et d'appliquer un raisonnement logique pour résoudre des énigmes. Cependant, la vidéo aborde également une question plus complexe : la capacité du modèle à gérer les dilemmes moraux.

Lorsqu'on lui a demandé s'il est acceptable de pousser doucement une personne au hasard pour sauver l'humanité de l'extinction, le modèle a initialement fourni une réponse nuancée, discutant des différents cadres éthiques et des implications potentielles d'une telle action. Cependant, lorsqu'on lui a demandé une réponse directe oui ou non, le modèle a refusé d'en donner une.

Cette réponse suggère que le modèle peut être conçu pour éviter de porter des jugements moraux définitifs, reconnaissant la complexité et la sensibilité de ces questions. En ne fournissant pas de réponse claire, le modèle reconnaît la difficulté de prendre des décisions éthiques qui impliquent de peser les droits et le bien-être des individus par rapport au potentiel d'impact plus large sur la société.

La discussion de ce dilemme moral dans la vidéo met en lumière les défis permanents dans le développement de systèmes d'IA capables de naviguer dans des scénarios éthiques complexes. À mesure que les modèles de langage continueront à progresser, la capacité à gérer ces questions nuancées deviendra de plus en plus importante, nécessitant une réflexion approfondie sur les implications éthiques et les conséquences potentielles de leurs réponses.

Le modèle llama 3 405b a très bien performé sur la majorité des tests présentés. Il a été en mesure de résoudre avec précision diverses tâches de programmation, de problèmes mathématiques et de problèmes sous forme de texte, démontrant ses solides capacités de raisonnement et de résolution de problèmes.

Cependant, le modèle a eu du mal avec le dilemme moral présenté, où on lui a demandé s'il est acceptable de pousser doucement une personne au hasard pour sauver l'humanité de l'extinction. Le modèle a refusé de donner une réponse directe oui ou non, ce qui pourrait être interprété comme la réponse appropriée, car ce type de questions morales est complexe et ne devrait pas être déterminé par les modèles de langage seuls.

De plus, le modèle n'a pas réussi à identifier correctement le plus grand nombre entre 9,11 et 9,9, ce qui était un résultat inattendu. Cela met en évidence la nécessité de tests et de raffinements supplémentaires pour s'assurer que les capacités de raisonnement numérique du modèle sont solides.

Dans l'ensemble, le modèle llama 3 405b a affiché des performances impressionnantes, mais il y a encore des domaines à améliorer, notamment lorsqu'il s'agit de gérer les questions morales et éthiques sensibles. À mesure que les modèles de langage continueront à progresser, il sera essentiel de relever ces défis et de s'assurer qu'ils sont développés avec les garde-fous et les considérations appropriés pour leur impact sociétal.