Tune AIは、開発者がAIアプリケーションを構築するために必要なすべてを提供するプラットフォームです。LLaMA 3.1 405bの知識を小さくて実行コストの低いモデルに移転することで、この巨大なモデルを使う賢明な方法を提供します。このような大規模なモデルの最良の使用例の1つは合成データ生成ですが、高品質なデータセットを作成することが優れたモデルのファインチューニングにおける最も困難な部分です。ここでTune AIが役立ちます。

最初に、Tune Studioで空のデータセットを作成できます。次に、プレイグラウンドに移動し、データセットに会話を追加し始めることができます。スレッドを選択し、LLaMA 3.1 405bモデルと対話することができ、レスポンスが望むものではない場合は簡単に編集できます。チャットはデータセットに直接保存されます。データセットに満足したら、クラウドストレージにエクスポートし、Tune Studioで直接モデルのファインチューニングに使用できます。

これは、大規模なモデルをTune Studioで使用して、その機能を小さなモデルに蒸留する方法の簡単なツアーです。クラウド、オンプレミス、ブラウザ上で作業しているかどうかに関わらず、Tune Studioは柔軟性に合わせて設計されています。今すぐTune Studioを使い始めるには、以下のリンクをチェックしてください。

Meta AIが最近リリースしたLLaMA 405bモデルは、幅広い課題にわたる機能を評価するための厳格なテストプロセスを経ました。その結果、モデルの優れたパフォーマンスが実証されました。ほとんどのテストで見事に合格しました。

モデルは、1から100までの数字を出力するシンプルなPythonスクリプトの生成、動作するSnakeゲームの再現、さまざまな数学の言語問題の解決など、さまざまなタスクに優れていました。特に推論力と論理性が印象的で、「シャツの乾燥」の問題と「大理石」の質問に対して、ステップバイステップの説明を提供できました。

ただし、モデルにも課題がありました。人類の絶滅から救うために、無作為な人を優しく押すことが許容されるかという道徳的ジレンマについて、直接的な答えを提供できませんでした。これは、複雑な倫理的な問題に対処する際のモデルの限界を示しています。明確な「はい」または「いいえ」の回答を出すのではなく、さまざまな倫理的な考慮事項について議論しました。

さらに、9.11と9.9のどちらが大きいかを判断するという見かけ上簡単なタスクでも、モデルは苦戦しました。この予期せぬ失敗は、特に版数や小数の文脈では、数値比較に関してモデルに盲点があることを示唆しています。

全体として、LLaMA 405bモデルは幅広い課題で優れた能力を発揮し、強力な言語モデルとしての可能性を示しました。ただし、道徳的ジレンマや数値比較の処理における限界は、最先端の言語モデルでも改善の余地があることを示しています。