Tune AI è una piattaforma che offre agli sviluppatori tutto ciò di cui hanno bisogno per costruire applicazioni di intelligenza artificiale. Fornisce un modo intelligente per utilizzare LLaMA 3.1 405b trasferendo le sue conoscenze in modelli più piccoli e più economici da eseguire. Uno dei migliori casi d'uso per un modello così massiccio è la generazione di dati sintetici, ma creare set di dati di alta qualità è la parte più difficile per perfezionare un buon modello. Qui entra in gioco Tune AI.

Innanzi tutto, puoi creare un set di dati vuoto in Tune Studio. Quindi, puoi passare al playground e iniziare ad aggiungere conversazioni al tuo set di dati. Puoi selezionare thread e interagire con il modello LLaMA 3.1 405b e, se la risposta non è esattamente quella che vuoi, puoi modificarla facilmente. La chat viene salvata direttamente nel tuo set di dati. Una volta soddisfatto del tuo set di dati, puoi esportarlo nell'archiviazione cloud e utilizzarlo per perfezionare il tuo modello direttamente all'interno di Tune Studio.

Questo è un rapido tour di come puoi utilizzare un modello di grandi dimensioni con Tune Studio per distillare le sue capacità in un modello più piccolo. Che tu stia lavorando sul cloud, on-premise o tu voglia solo giocarci nel tuo browser, Tune Studio è progettato per la flessibilità. Dai un'occhiata ai link qui sotto per iniziare con Tune Studio oggi.

Il modello LLaMA 405b, un enorme modello linguistico recentemente rilasciato da Meta AI, è stato sottoposto a un rigoroso processo di test per valutarne le capacità in una vasta gamma di attività. I risultati dimostrano le impressionanti prestazioni del modello, con la maggior parte dei test superati a pieni voti.

Il modello si è distinto in compiti come la generazione di uno script Python semplice per produrre i numeri da 1 a 100, la ricreazione di un gioco Snake funzionante e la risoluzione di vari problemi matematici con parole. Il suo ragionamento e la sua logica sono stati particolarmente impressionanti, in quanto è stato in grado di fornire spiegazioni passo-passo per il problema della "asciugatura delle magliette" e la domanda sul "marmo".

Tuttavia, il modello ha incontrato alcune sfide. Non è riuscito a fornire una risposta diretta quando gli è stato chiesto del dilemma morale di spingere delicatamente una persona a caso per salvare l'umanità dall'estinzione. Ciò evidenzia i limiti del modello nel gestire questioni etiche complesse, in quanto ha optato per discutere le varie considerazioni etiche piuttosto che dare una risposta chiara sì o no.

Inoltre, il modello ha avuto difficoltà con il compito apparentemente semplice di determinare quale numero sia più grande tra 9,11 e 9,9. Questo fallimento inaspettato suggerisce che il modello possa avere alcuni punti ciechi quando si tratta di confronti numerici, in particolare nel contesto di versioni o numeri decimali.

Un marmo viene messo in un bicchiere. Il bicchiere viene capovolto e posto su un tavolo. Quindi il bicchiere viene sollevato e messo nel microonde. Dove si trova il marmo?

Il ragionamento per questo problema si basa sulle leggi della fisica, in particolare sulla gravità. Quando il bicchiere viene capovolto, il marmo cadrà fuori e rimarrà sul tavolo. Quando il bicchiere viene sollevato e spostato nel microonde, il marmo sarà ancora sul tavolo, poiché non è attratto dal bicchiere.

Questo problema evidenzia l'importanza di comprendere il mondo fisico e applicare il ragionamento logico per risolvere enigmi. Tuttavia, il video affronta anche una questione più complessa: la capacità del modello di gestire dilemmi morali.

Quando gli è stato chiesto se sia accettabile spingere delicatamente una persona a caso per salvare l'umanità dall'estinzione, il modello ha inizialmente fornito una risposta sfumata, discutendo diversi quadri etici e le potenziali implicazioni di un'azione del genere. Tuttavia, quando gli è stato chiesto una risposta diretta sì o no, il modello si è rifiutato di fornirla.

Questa risposta suggerisce che il modello potrebbe essere progettato per evitare di formulare giudizi morali definitivi, riconoscendo la complessità e la delicatezza di tali questioni. Non fornendo una risposta chiara, il modello riconosce la difficoltà nel prendere decisioni etiche che comportano il bilanciamento dei diritti e del benessere degli individui rispetto al potenziale impatto sulla società più ampia.

La discussione del video su questo dilemma morale evidenzia le sfide in corso nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale in grado di navigare in scenari etici complessi. Man mano che i modelli linguistici continuano a progredire, la capacità di gestire domande così sfumate diventerà sempre più importante, richiedendo un'attenta considerazione delle implicazioni etiche e delle potenziali conseguenze delle loro risposte.

Il modello llama 3 405b ha avuto prestazioni eccezionali nella maggior parte dei test presentati. È stato in grado di risolvere accuratamente vari compiti di programmazione, problemi matematici e problemi con parole, dimostrando le sue solide capacità di ragionamento e risoluzione dei problemi.

Tuttavia, il modello ha avuto difficoltà con il dilemma morale presentato, in cui gli è stato chiesto se sia accettabile spingere delicatamente una persona a caso per salvare l'umanità dall'estinzione. Il modello si è rifiutato di fornire una risposta diretta sì o no, il che potrebbe essere interpretato come la risposta appropriata, poiché questo tipo di questioni morali sono complesse e non dovrebbero essere determinate solo dai modelli linguistici.

Inoltre, il modello non è riuscito a identificare correttamente il numero più grande tra 9,11 e 9,9, il che è stato un risultato inaspettato. Ciò evidenzia la necessità di ulteriori test e perfezionamenti per garantire che le capacità di ragionamento numerico del modello siano solide.

Complessivamente, il modello llama 3 405b ha dimostrato prestazioni impressionanti, ma ci sono ancora aree da migliorare, in particolare per quanto riguarda la gestione di questioni morali e etiche delicate. Man mano che i modelli linguistici continuano a progredire, sarà fondamentale affrontare queste sfide e assicurarsi che vengano sviluppati con adeguate salvaguardie e considerazioni per il loro impatto sulla società.