La famiglia di modelli Yi ha ricevuto un importante aggiornamento, superando ora i benchmark di LLAMA-3. La parte migliore? Questi modelli sono rilasciati con licenza Apache 2.0, consentendo l'uso commerciale senza limitazioni.

La serie Yi-1.5 include tre modelli: una versione da 6 miliardi, 9 miliardi e 34 miliardi di parametri. Tutti sono aggiornati dai modelli Yi originali e sono stati addestrati su fino a 4,1 trilioni di token. Mentre la finestra di contesto è limitata a 4.000 token, i modelli potrebbero potenzialmente espandersi su questo in futuro.

Il modello da 9 miliardi di parametri supera i suoi pari, mentre la versione da 34 miliardi eguaglia o addirittura supera le prestazioni del modello LLAMA-370 miliardi. Oltre ai benchmark, i modelli Yi-1.5 dimostrano forti capacità di codifica, ragionamento matematico e seguire istruzioni.

Per testare i modelli, la versione da 34 miliardi è disponibile su Hugging Face, mentre la versione da 9 miliardi può essere eseguita localmente. I modelli mostrano impressionanti capacità di ragionamento, gestendo scenari complessi e mantenendo il contesto durante le conversazioni.

Per quanto riguarda la codifica, i modelli Yi-1.5 possono identificare e correggere gli errori in semplici programmi Python. Possono anche generare codice per attività come il download di file da bucket S3 e la creazione di pagine web interattive con funzionalità dinamiche.

Sebbene i modelli abbiano alcune limitazioni, come la finestra di contesto fissa, la serie Yi-1.5 rappresenta un importante passo avanti nei modelli di linguaggio su larga scala. Con la loro licenza Apache 2.0, questi modelli offrono un'entusiasmante opportunità per applicazioni commerciali e ulteriori sviluppi.

Il modello dimostra un approccio sfumato a temi delicati, fornendo informazioni educative quando gli viene chiesto di attività potenzialmente illegali, evitando al contempo di endorsarle direttamente. Mostra creatività nella generazione di battute, anche se la qualità è variabile. Il modello mostra anche forti capacità di ragionamento e problem-solving, come dimostrato dalle sue risposte passo-passo a puzzle logici complessi. Tuttavia, fatica a mantenere un modello mentale completo quando affronta scenari multipli e in rapido cambiamento.

Le capacità di codifica e matematica del modello sono impressionanti, identificando accuratamente gli errori in campioni di codice e risolvendo problemi matematici. La sua capacità di recuperare e riassumere informazioni da contesti forniti suggerisce un potenziale utilizzo in attività di assistente alla ricerca.

Complessivamente, il modello mostra un equilibrio di capacità, con punti di forza nel ragionamento, nella codifica e nella matematica, ma limitazioni nel mantenere la consapevolezza contestuale e generare contenuti veramente nuovi. Ulteriori sviluppi della finestra di contesto del modello e l'addestramento su set di dati più diversificati potrebbero aiutare ad affrontare queste aree di miglioramento.

La famiglia di modelli YE ha dimostrato impressionanti capacità di ragionamento logico e problem-solving. I modelli sono stati in grado di navigare in scenari complessi e fornire ragionamenti passo-passo per arrivare a conclusioni accurate.

Quando gli è stato presentata una domanda sul numero di fratelli di un personaggio di nome Sally, il modello ha analizzato attentamente le informazioni fornite e ha riconosciuto la mancanza di dettagli sufficienti per determinare la risposta. Ha quindi esaminato gli scenari possibili, considerando le relazioni tra i personaggi, per arrivare alla risposta corretta.

Similmente, il modello ha mostrato forti capacità di ragionamento deduttivo quando gli è stata presentata una narrazione su due individui affamati. Ha dedotto logicamente che la seconda persona, Daniel, avrebbe probabilmente anche raggiunto la cucina in cerca di cibo, così come aveva fatto John.

La capacità del modello di tenere traccia e ricordare più pezzi di informazioni è stata anche testata, con risultati misti. Mentre è stato in grado di tenere accuratamente traccia della sequenza degli eventi in alcuni casi, ha faticato a mantenere un modello mentale completo in scenari più complessi, dimenticando talvolta i dettagli precedenti.

Le prestazioni del modello sui problemi matematici sono state impressionanti, dimostrando la capacità di risolvere accuratamente una varietà di calcoli, dall'aritmetica semplice a espressioni più complesse. Ciò suggerisce forti capacità di ragionamento numerico.

Inoltre, il modello è stato in grado di recuperare ed riassumere efficacemente le informazioni da un contesto fornito, mostrando il suo potenziale per l'uso in attività di ricerca e risposta alle domande. Ha riconosciuto il contesto, ha dimostrato la comprensione e ha fornito risposte accurate alle domande successive.

Complessivamente, la famiglia di modelli YE ha mostrato una solida base nel ragionamento logico e nella risoluzione dei problemi, con il potenziale per ulteriori miglioramenti e l'espansione delle sue capacità.

Il modello dimostra impressionanti capacità matematiche, risolvendo accuratamente una varietà di problemi. Quando gli è stato chiesto di calcolare la probabilità di estrarre una biglia blu da un sacchetto contenente 5 biglie rosse, 3 blu e 2 verdi, il modello ha correttamente determinato la probabilità sommando il numero totale di biglie (10) e dividendo il numero di biglie blu (3) per il totale. Ha anche gestito facilmente semplici operazioni aritmetiche come 3 + 100 e espressioni più complesse come 3x100x3 + 50x2.

La capacità del modello di recuperare informazioni da un contesto fornito è anche degna di nota. Quando gli è stato dato un ipotetico articolo scientifico sui polimeri sintetici, il modello è stato in grado di riassumere accuratamente il contesto e rispondere alle domande successive in base alle informazioni fornite. Ciò suggerisce che il modello potrebbe essere utile per attività come la risposta alle domande e la generazione potenziata dal recupero.

Inoltre, il modello ha dimostrato competenza nell'identificare e correggere gli errori in un semplice programma Python, mostrando le sue capacità di codifica. È stato in grado di individuare e risolvere più problemi nel codice fornito, indicando un potenziale utilizzo per attività di revisione e debug del codice.

Complessivamente, le ottime prestazioni del modello in matematica, recupero di informazioni e attività di codifica evidenziano la sua versatilità e l'ampiezza delle sue capacità.

Il modello ha dimostrato forti capacità di codifica identificando e correggendo con successo gli errori in un programma Python fornito. Quando gli è stato presentato uno script Python semplice contenente alcuni bug, il modello è stato in grado di individuare i problemi specifici e suggerire i correttivi appropriati.

La capacità del modello di comprendere le costruzioni di base della programmazione e la sintassi gli ha permesso di diagnosticare accuratamente i problemi nel codice. Ha evidenziato i nomi di variabili errati, le definizioni di funzioni mancanti e altri errori logici, fornendo spiegazioni chiare per ogni problema.

Inoltre, il modello è stato in grado di generare il codice corretto, assicurando che il programma funzionasse come previsto. Ciò dimostra la competenza del modello nel tradurre la sua comprensione dei concetti di programmazione in soluzioni pratiche.

Sebbene le prestazioni del modello su un compito di codifica più complesso, come la scrittura di una funzione Python per scaricare file da un bucket S3, siano state soddisfacenti, ha comunque mostrato alcune limitazioni nella generazione di una soluzione completamente funzionale. Ciò suggerisce che le capacità di codifica del modello, pur essendo impressionanti, potrebbero ancora avere margini di miglioramento, soprattutto quando si affrontano sfide di programmazione più intricate.

Complessivamente, la forte competenza di codifica del modello, dimostrata dalla sua capacità di identificare e correggere gli errori nel codice, evidenzia il suo potenziale utilizzo nello sviluppo software e in attività legate alla programmazione.

Ecco il corpo della sezione:

Il modello è stato in grado di generare una semplice pagina web HTML con un pulsante che cambia il colore dello sfondo e visualizza una battuta casuale. Il codice è il seguente:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>Random Joke Generator</title>
  <style>
    body {
      font-family: Arial, sans-serif;
      text-align: center;
      padding: 20px;
    }
    button {
      padding: 10px 20px;
      font-size: 16px;
      background-color: #4CAF50;
      color: white;
      border: none;
      cursor: pointer;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>Random Joke Generator</h1>
  <button onclick="changeBackgroundColor(); getRandomJoke();">Click me for a joke!</button>
  <p id="joke">Joke goes here</p>

  <script>
    function changeBackgroundColor() {
      var randomColor = '#' + Math.floor(Math.random() * 16777215).toString(16);
      document.body.style.backgroundColor = randomColor;
    }

    function getRandomJoke() {
      // Code to fetch a random joke from an API and display it
      var jokes = [
        "Why don't scientists trust atoms? Because they make up everything.",
        "What do you call a fake noodle? An Impasta.",
        "Why can't a bicycle stand up by itself? It's two-tired."
      ];
      var randomIndex = Math.floor(Math.random() * jokes.length);
      document.getElementById("joke").textContent = jokes[randomIndex];
    }
  </script>
</body>
</html>

Le principali caratteristiche di questa pagina web sono:

1. Un pulsante che, quando cliccato, cambia il colore dello sfondo della pagina in un colore casuale e visualizza una battuta casuale.
2. La funzione changeBackgroundColor() genera un codice colore esadecimale casuale e lo applica allo sfondo del corpo.
3. La funzione getRandomJoke() seleziona una battuta casuale da un array predefinito e la visualizza sulla pagina.
4. La struttura HTML include un pulsante e un elemento paragrafo per visualizzare la battuta.
5. Il CSS formatta il pulsante e il layout della pagina.

Sebbene il generatore di numeri casuali per le battute non sembra funzionare correttamente, la funzionalità complessiva della pagina web è implementata come previsto.

La nuova famiglia di modelli YE di 01 AI rappresenta un importante aggiornamento, superando molti modelli di linguaggio su larga scala esistenti su vari benchmark. I punti salienti di questo rilascio includono:

• Tre dimensioni di modelli disponibili: 6 miliardi, 9 miliardi e 34 miliardi di parametri, tutti con licenza Apache 2.0 per uso commerciale.
• Prestazioni impressionanti, con la versione da 34 miliardi che rivaleggia con le capacità del più grande modello GPT-4.
• Ottime prestazioni in aree come la codifica, il ragionamento matematico e il seguire istruzioni.
• Limitazioni nell'attuale finestra di contesto di 4.000 token, ma il potenziale per espanderla in versioni future.
• Disponibilità del modello da 34 miliardi su Hugging Face per test e valutazione.

Complessivamente, i modelli YE dimostrano i continui progressi nello sviluppo di modelli di linguaggio su larga scala, offrendo una valida alternativa ad altri modelli prominenti come GPT-3 e LLaMA. Sebbene siano necessari ulteriori test e confronti, questo rilascio di 01 AI è uno sviluppo entusiasmante nel campo dei modelli di linguaggio ad alte prestazioni e open source.