Le modèle LLaMA 3, avec sa fenêtre de contexte de 256k, démontre des capacités impressionnantes de génération de code. Malgré le fait qu'il s'agisse de la version plus petite de 8 milliards de paramètres, il a été en mesure de générer rapidement un simple jeu de serpent en Python. Cependant, la qualité du code généré n'était pas sans problème, car il a rencontré des erreurs qui ont nécessité un débogage.

Lors du test des capacités du modèle à résoudre un problème de mathématiques sous forme de texte, il a eu du mal à fournir la solution correcte, soulignant la nécessité d'un affinage plus poussé ou d'améliorations dans les capacités de raisonnement du modèle.

Le véritable point fort de ce modèle LLaMA 3 est son caractère non censuré. Lorsqu'on lui a posé des questions sur des activités illégales, le modèle a fourni des instructions détaillées et étape par étape sans aucune hésitation. Cela souligne l'importance d'un développement et d'un déploiement responsables de ces puissants modèles de langage.

L'auteur commence par présenter la version non censurée de LLaMA 3, qui a une fenêtre de contexte de 256k. Ils expriment leur enthousiasme à tester ce modèle, notant qu'ils ont déjà fait une vidéo testant LLaMA 3 avec leur grille d'évaluation complète des LLM, qui se trouve dans la description.

L'auteur procède ensuite à des tests des performances du modèle, en commençant par une tâche simple d'écriture d'un jeu de serpent en Python. Ils constatent que le modèle est capable de générer le code rapidement, mais qu'il y a quelques problèmes dans la mise en œuvre. L'auteur teste ensuite la capacité du modèle à résoudre un problème de mathématiques sous forme de texte, mais le modèle ne s'en sort pas bien.

Ensuite, l'auteur teste les capacités non censurées du modèle en lui demandant comment s'introduire dans une voiture et comment fabriquer un article spécifique. Le modèle fournit des instructions détaillées et étape par étape, que l'auteur floute pour éviter de promouvoir des activités nuisibles.

L'auteur teste ensuite le raisonnement logique du modèle en lui présentant un "Problème du tueur", mais la réponse du modèle est incorrecte.

Enfin, l'auteur tente de tester la fenêtre de contexte de 256k en plaçant un mot de passe dans un grand bloc de texte (la première moitié du premier livre de Harry Potter) et en demandant au modèle de le récupérer. Cependant, le modèle est incapable de trouver le mot de passe, et l'auteur suggère qu'il se peut qu'il fasse quelque chose de mal.

Le modèle a eu des difficultés à la fois avec les problèmes de mathématiques et de logique lors des tests. Lorsqu'on lui a demandé d'écrire un jeu de serpent en Python, le code généré comportait plusieurs erreurs et ne fonctionnait pas comme prévu. De même, lorsqu'on lui a présenté un problème de texte nécessitant de le convertir en algorithme, le modèle n'a pas réussi à fournir la bonne réponse à choix multiple.

Le modèle a également eu du mal avec un problème de logique impliquant le nombre de tueurs dans une pièce. Sa réponse était incorrecte, indiquant de mauvaises performances dans ce domaine.

Dans l'ensemble, les résultats suggèrent que si le modèle peut exceller dans certaines tâches, comme la génération de contenu non censuré, il a des difficultés avec des tâches de résolution de problèmes et de raisonnement plus complexes impliquant les mathématiques et la logique. Cela souligne la nécessité d'un développement et d'un perfectionnement supplémentaires des capacités du modèle dans ces domaines.

Le modèle a été en mesure de générer rapidement du code pour un simple jeu de serpent, démontrant sa vitesse et ses capacités. Cependant, lors de tentatives de tâches plus complexes comme la résolution d'un problème de mathématiques sous forme de texte ou d'un casse-tête logique, le modèle a eu du mal et n'a pas fourni de solutions précises.

Le caractère non censuré du modèle a été testé en lui demandant des activités illégales, et il a effectivement fourni des instructions étape par étape, ce qui est préoccupant. Cependant, l'auteur a choisi de ne pas afficher ces informations afin d'éviter de promouvoir un comportement nuisible.

Lors du test de la fenêtre de contexte de 256K, l'auteur a tenté de cacher un mot de passe dans un grand corpus de texte (44 000 tokens) et de demander au modèle de le récupérer. Malheureusement, le modèle n'a pas réussi à localiser le mot de passe dans le contexte donné, suggérant que la fenêtre de contexte étendue ne fonctionne peut-être pas comme prévu.

Dans l'ensemble, les performances du modèle étaient mitigées, avec des points forts dans la génération de code simple mais des faiblesses dans les tâches de raisonnement plus complexes. Le caractère non censuré du modèle soulève également des préoccupations éthiques qui doivent être soigneusement examinées.

Le prochain test se concentrera sur le modèle Gradient LLaMA 3 Instruct, qui dispose d'une fenêtre de contexte massive de 1 million de tokens. Ce modèle est la version de 7 milliards de paramètres du modèle LLaMA 3 Instruct, développé par Gradient.

Les principaux points forts de ce test seront :

1. Test de l'aiguille dans la botte de foin : Le test impliquera d'incorporer une information spécifique (un mot de passe) dans un grand contexte de texte (la moitié du premier livre de Harry Potter, soit 44 000 tokens). Le modèle devra récupérer le mot de passe caché dans le texte fourni.

2. Fenêtre de contexte élargie : La fenêtre de contexte de 1 million de tokens du modèle Gradient LLaMA 3 Instruct sera mise à l'épreuve, permettant au modèle d'exploiter une quantité d'informations contextuelles beaucoup plus importante que lors des tests précédents.

3. Capacités du modèle : Le test visera à évaluer la capacité du modèle à gérer la récupération d'informations à grande échelle et ses performances globales dans les tâches nécessitant une compréhension contextuelle approfondie.

En explorant les capacités du modèle Gradient LLaMA 3 Instruct, le prochain test fournira des informations précieuses sur le potentiel des modèles de langage de grande taille avec des fenêtres de contexte étendues. Les résultats de ce test seront partagés dans une future vidéo, alors restez à l'écoute pour plus de mises à jour sur cette passionnante évolution dans le monde de l'IA.