Il modello LLaMA 3, con la sua finestra di contesto di 256k, dimostra impressionanti capacità di generazione di codice. Nonostante sia la versione più piccola con 8 miliardi di parametri, è stato in grado di generare rapidamente un semplice gioco del serpente in Python. Tuttavia, la qualità del codice generato non era priva di problemi, in quanto ha riscontrato alcuni errori che richiedevano il debug.

Quando si è testata la capacità del modello di risolvere un problema di matematica con parole, ha faticato a fornire la soluzione corretta, evidenziando la necessità di ulteriori affinamenti o miglioramenti nelle capacità di ragionamento del modello.

Il vero punto di forza di questo modello LLaMA 3 è la sua natura non censurata. Quando sollecitato con domande su attività illegali, il modello ha fornito istruzioni dettagliate e passo dopo passo senza esitazione. Ciò sottolinea l'importanza dello sviluppo e della distribuzione responsabili di tali potenti modelli linguistici.

L'autore inizia presentando la versione non censurata di LLaMA 3, che ha una finestra di contesto di 256k. Esprimono entusiasmo nel testare questo modello, notando di aver già realizzato un video che testa LLaMA 3 con il loro rubrica completa di LLM, che si può trovare nella descrizione.

L'autore procede quindi a testare le prestazioni del modello, iniziando con un semplice compito di scrivere un gioco del serpente in Python. Trovano che il modello è in grado di generare il codice rapidamente, ma ci sono alcuni problemi con l'implementazione. L'autore quindi testa la capacità del modello di risolvere un problema di matematica con parole, ma il modello non si comporta bene.

Successivamente, l'autore testa le capacità non censurate del modello chiedendo come entrare in una macchina e come realizzare un determinato oggetto. Il modello fornisce istruzioni dettagliate e passo dopo passo, che l'autore sfuma per evitare di promuovere attività dannose.

L'autore quindi testa il ragionamento logico del modello presentando un "Problema del Killer", ma la risposta del modello è errata.

Infine, l'autore tenta di testare la finestra di contesto di 256k inserendo una password in un grande blocco di testo (la prima metà del primo libro di Harry Potter) e chiedendo al modello di recuperarla. Tuttavia, il modello non riesce a trovare la password e l'autore suggerisce che potrebbero aver fatto qualcosa di sbagliato.

Il modello ha avuto difficoltà sia con i problemi di matematica che di logica nei test. Quando gli è stato chiesto di scrivere un gioco del serpente in Python, il codice generato aveva diversi errori e non funzionava come previsto. Allo stesso modo, quando gli è stato presentato un problema con parole che richiedeva la conversione in un algoritmo, il modello non è riuscito a fornire la risposta corretta a scelta multipla.

Il modello ha anche avuto difficoltà con un problema di logica che coinvolgeva il numero di assassini in una stanza. La sua risposta era errata, indicando scarse prestazioni in quest'area.

Complessivamente, i risultati suggeriscono che, mentre il modello può eccellere in alcuni compiti, come la generazione di contenuti non censurati, ha difficoltà con compiti di problem-solving e ragionamento più complessi che coinvolgono matematica e logica. Ciò evidenzia la necessità di ulteriori sviluppi e perfezionamenti delle capacità del modello in queste aree.

Il modello è stato in grado di generare rapidamente il codice per un semplice gioco del serpente, dimostrando la sua velocità e capacità. Tuttavia, quando ha tentato compiti più complessi come risolvere un problema di matematica con parole o un puzzle di logica, il modello ha avuto difficoltà e non ha fornito soluzioni accurate.

La natura non censurata del modello è stata testata chiedendogli di attività illegali, e ha effettivamente fornito istruzioni passo dopo passo, il che è preoccupante. Tuttavia, l'autore ha scelto di non visualizzare queste informazioni per evitare di promuovere comportamenti dannosi.

Quando hanno testato la finestra di contesto di 256K, l'autore ha tentato di nascondere una password all'interno di un grande corpus di testo (44.000 token) e chiedere al modello di recuperarla. Sfortunatamente, il modello non è riuscito a individuare la password all'interno del contesto fornito, suggerendo che la finestra di contesto estesa potrebbe non funzionare come previsto.

Complessivamente, le prestazioni del modello sono state miste, con punti di forza nella semplice generazione di codice ma debolezze nei compiti di ragionamento più complessi. La natura non censurata del modello solleva anche preoccupazioni etiche che dovrebbero essere attentamente considerate.

Il prossimo test si concentrerà sul modello Gradient LLaMA 3 Instruct, che presenta una finestra di contesto massiccia di 1 milione di token. Questo modello è la versione da 7 miliardi di parametri del modello LLaMA 3 Instruct, sviluppato da Gradient.

I punti salienti di questo test saranno:

1. Test dell'Ago nel Pagliaio: Il test comporterà l'incorporamento di un pezzo specifico di informazioni (una password) all'interno di un ampio contesto di testo (metà del primo libro di Harry Potter, per un totale di 44.000 token). Al modello verrà chiesto di recuperare la password nascosta dal testo fornito.

2. Finestra di Contesto Espansa: La finestra di contesto di 1 milione di token del modello Gradient LLaMA 3 Instruct sarà messa alla prova, consentendo al modello di sfruttare una quantità di informazioni contestuali significativamente maggiore rispetto ai test precedenti.

3. Capacità del Modello: Il test mira a valutare la capacità del modello di gestire il recupero di informazioni su larga scala e le sue prestazioni complessive in compiti che richiedono una comprensione contestuale estesa.

Esplorando le capacità del modello Gradient LLaMA 3 Instruct, il prossimo test fornirà preziose informazioni sul potenziale dei grandi modelli linguistici con finestre di contesto ampie. I risultati di questo test saranno condivisi in un futuro video, quindi restate sintonizzati per ulteriori aggiornamenti su questo entusiasmante sviluppo nel mondo dell'IA.