LLaMA 3モデルは256kのコンテキストウィンドウを持ち、優れたコード生成能力を示しています。8億パラメーターの小さいバージョンでも、Pythonでシンプルなスネークゲームを素早く生成することができました。ただし、生成されたコードの品質には問題があり、デバッグが必要でした。

モデルの数学の言語問題解決能力をテストしたところ、正しい解答を提供することができず、さらなるファインチューニングや推論能力の改善が必要であることが明らかになりました。

このLLaMA 3モデルの真の目玉は、検閲されていないことです。違法行為に関する質問に対して、モデルは躊躇なく詳細なステップバイステップの説明を提供しました。これは、このような強力な言語モデルの責任ある開発と展開の重要性を示しています。

256kのコンテキストウィンドウは「針の山の中の針」テストでは成功しませんでしたが、著者は1百万トークンのコンテキストウィンドウを持つGradient LLaMA 3 Instructモデルを紹介する動画を公開する予定だと示唆しています。これは、拡張されたコンテキストを持つ大規模言語モデルの能力を探る興味深い取り組みになるでしょう。

著者は、256kのコンテキストウィンドウを持つLLaMA 3の検閲されていないバージョンを紹介することから始めます。著者は、LLaMA 3のフル言語モデルルーブリックでテストした動画がすでに公開されていると述べています。

次に、著者はモデルのパフォーマンスをテストします。まずPythonでスネークゲームを書くという簡単な課題に取り組みます。モデルはコードを素早く生成できましたが、実装にいくつかの問題がありました。次に、数学の言語問題を解くモデルの能力をテストしますが、モデルはうまくいきませんでした。

その後、著者はモデルの検閲されていない機能をテストするために、車に不法に侵入する方法や特定のアイテムを作る方法を尋ねます。モデルは詳細なステップバイステップの説明を提供しましたが、著者はこれらの有害な活動を推奨したくないため、これらの情報をぼかしています。

著者は次に、論理的推論テストとして「殺人者の問題」を提示しますが、モデルの回答は正しくありませんでした。

最後に、著者は256kのコンテキストウィンドウをテストするために、パスワードをハリー・ポッターの最初の本の前半(44,000トークン)に隠し、モデルにそれを見つけさせようとしますが、モデルはパスワードを見つけることができませんでした。

著者は次の動画で、1百万トークンのコンテキストウィンドウを持つGradient LLaMA 3 Instructモデルを紹介すると述べて締めくくります。

モデルは数学と論理の問題の両方でテストに失敗しました。Pythonでスネークゲームを書くよう求められたとき、生成されたコードにはいくつかのエラーがあり、期待どおりに動作しませんでした。同様に、アルゴリズムに変換する必要のある言語問題が提示されたときも、正しい選択肢解答を提供することができませんでした。

モデルは部屋の中の殺人者の数に関する論理問題でも正しい回答を出せませんでした。これらの結果は、モデルが特定のタスクでは優れている可能性があるものの、数学や論理に関する複雑な問題解決や推論タスクでは困難を抱えていることを示しています。これは、これらの分野でのモデルの機能をさらに開発し、改善する必要性を浮き彫りにしています。

モデルは簡単なスネークゲームのコードを素早く生成することができ、その速度と能力を示しました。しかし、数学の言語問題やロジックパズルのような複雑なタスクに取り組むときは、正確な解決策を提供することができませんでした。

モデルの検閲されていない性質をテストするために、違法行為について質問したところ、ステップバイステップの説明を提供しましたが、著者はこれらの情報を有害な行動を助長するのを避けるために表示していません。

256Kのコンテキストウィンドウをテストするために、著者は大量のテキスト(44,000トークン)の中にパスワードを隠し、モデルにそれを見つけさせようとしましたが、モデルはパスワードを見つけることができませんでした。これは、拡張されたコンテキストウィンドウが期待どおりに機能していない可能性を示唆しています。

全体として、モデルのパフォーマンスは混在しており、簡単なコード生成では強みを発揮するものの、より複雑な推論タスクでは弱点があります。また、モデルの検閲されていない性質は倫理的な懸念を呼び起こします。

今後のテストでは、1百万トークンのコンテキストウィンドウを備えたGradient LLaMA 3 Instructモデルに焦点を当てます。このモデルは、Gradientが開発した7億パラメーターのLLaMA 3 Instructモデルです。

このテストの主なハイライトは以下の通りです:

1. 針の山の中の針テスト: テストでは、大量のテキスト(ハリー・ポッターの最初の本の半分、合計44,000トークン)の中にパスワードを埋め込み、モデルにそのパスワードを見つけさせます。

2. 拡張されたコンテキストウィンドウ: Gradient LLaMA 3 Instructモデルの1百万トークンのコンテキストウィンドウを活用し、より多くのコンテキスト情報を活用できるかどうかをテストします。

3. モデルの機能: このテストでは、大規模な情報検索能力とコンテキストの理解力など、モデルの全般的な性能を評価することを目的としています。

Gradient LLaMA 3 Instructモデルの機能を探求することで、拡張されたコンテキストウィンドウを持つ大規模言語モデルの可能性について貴重な洞察が得られるでしょう。このテストの結果は今後の動画で共有される予定です。お楽しみに。