256k 문맥 창을 가진 LLaMA 3 모델은 인상적인 코드 생성 기능을 보여줍니다. 8억 개의 매개변수 버전이지만 Python으로 간단한 뱀 게임을 빠르게 생성할 수 있었습니다. 그러나 생성된 코드의 품질에는 문제가 있었고, 디버깅이 필요했습니다.

수학 단어 문제를 해결하는 모델의 능력을 테스트할 때, 정확한 솔루션을 제공하지 못했습니다. 이는 모델의 추론 능력 향상이 필요함을 보여줍니다.

이 LLaMA 3 모델의 진정한 하이라이트는 검열되지 않은 특성입니다. 불법 활동에 대한 질문을 받으면 모델은 주저 없이 자세한 단계별 지침을 제공했습니다. 이는 이러한 강력한 언어 모델의 책임감 있는 개발과 배포의 중요성을 강조합니다.

256k 문맥 창은 "바늘 찾기" 테스트에서 성공하지 못했지만, 저자는 1백만 토큰 문맥 창을 가진 Gradient LLaMA 3 Instruct 모델을 다룰 예정인 영상을 예고합니다. 이는 확장된 문맥을 가진 대규모 언어 모델의 기능을 탐구하는 흥미로운 기회가 될 것입니다.

저자는 256k 문맥 창을 가진 검열되지 않은 LLaMA 3 버전을 소개하며, 이 모델을 테스트할 것이라고 말합니다. 그는 이미 전체 LLM 루브릭으로 LLaMA 3를 테스트한 영상이 있다고 언급합니다.

저자는 먼저 Python으로 뱀 게임을 작성하는 간단한 작업을 수행합니다. 모델은 코드를 빠르게 생성할 수 있었지만 구현에 일부 문제가 있었습니다. 그 다음 수학 단어 문제를 해결하는 모델의 능력을 테스트했지만, 모델은 잘 수행하지 못했습니다.

다음으로 저자는 모델의 검열되지 않은 기능을 테스트하기 위해 자동차 침입 방법과 특정 물품 제조 방법을 묻습니다. 모델은 자세한 단계별 지침을 제공했지만, 저자는 유해한 활동을 조장하지 않기 위해 이를 흐리게 처리했습니다.

저자는 논리적 추론 능력을 테스트하기 위해 "살인자 문제"를 제시했지만, 모델의 응답은 잘못되었습니다.

마지막으로 저자는 256k 문맥 창을 테스트하기 위해 해리 포터 첫 번째 책 전반부에 비밀번호를 숨기고 모델에게 찾아내도록 요청했지만, 모델은 이를 찾지 못했습니다. 저자는 자신이 무언가 잘못했을 수 있다고 제안합니다.

저자는 1백만 토큰 문맥 창을 가진 Gradient LLaMA 3 Instruct 모델을 다룰 다음 영상을 예고합니다.

모델은 수학 및 논리 문제 테스트에서 어려움을 겪었습니다. Python으로 뱀 게임을 작성할 때 생성된 코드에 여러 오류가 있었고 예상대로 작동하지 않았습니다. 마찬가지로 알고리즘으로 변환해야 하는 단어 문제를 제시했을 때 모델은 올바른 선다형 답변을 제공하지 못했습니다.

모델은 방 안의 살인자 수와 관련된 논리 문제에서도 잘못된 응답을 했습니다. 이는 이 영역에서의 성능이 좋지 않음을 나타냅니다.

전반적으로 결과는 모델이 검열되지 않은 콘텐츠 생성과 같은 특정 작업에서 뛰어날 수 있지만, 수학과 논리를 포함한 더 복잡한 문제 해결 및 추론 작업에는 어려움이 있음을 보여줍니다. 이는 이러한 영역에서 모델의 기능을 더 발전시키고 개선할 필요가 있음을 강조합니다.

모델은 간단한 뱀 게임 코드를 빠르게 생성할 수 있었습니다. 그러나 수학 단어 문제나 논리 퍼즐과 같은 더 복잡한 작업을 수행할 때는 어려움을 겪었고 정확한 솔루션을 제공하지 못했습니다.

모델의 검열되지 않은 특성은 불법 활동에 대한 질문을 통해 테스트되었고, 모델은 단계별 지침을 제공했습니다. 그러나 저자는 유해한 행동을 조장하지 않기 위해 이 정보를 표시하지 않았습니다.

256K 문맥 창을 테스트할 때 저자는 큰 텍스트 코퍼스(44,000 토큰) 안에 비밀번호를 숨기고 모델에게 찾아내도록 요청했습니다. 불행히도 모델은 주어진 문맥 내에서 비밀번호를 찾지 못했습니다. 이는 확장된 문맥 창이 예상대로 작동하지 않을 수 있음을 시사합니다.

전반적으로 모델의 성능은 혼합적이었습니다. 단순한 코드 생성에서는 강점을 보였지만 더 복잡한 추론 작업에서는 약점을 보였습니다. 모델의 검열되지 않은 특성 또한 윤리적 우려를 불러일으킵니다.

다음 테스트는 1백만 토큰 문맥 창을 특징으로 하는 Gradient LLaMA 3 Instruct 모델에 초점을 맞출 것입니다. 이 모델은 Gradient에서 개발한 70억 개의 매개변수를 가진 LLaMA 3 Instruct 모델입니다.

이 테스트의 주요 하이라이트는 다음과 같습니다:

1. 바늘 찾기 테스트: 이 테스트에서는 큰 텍스트 맥락(해리 포터 첫 번째 책 전반부, 총 44,000 토큰) 내에 특정 정보(비밀번호)를 숨기고 모델이 이를 찾아내도록 요구할 것입니다.

2. 확장된 문맥 창: Gradient LLaMA 3 Instruct 모델의 1백만 토큰 문맥 창이 테스트될 것이며, 이를 통해 모델이 이전 테스트보다 훨씬 더 많은 문맥 정보를 활용할 수 있게 될 것입니다.

3. 모델 기능: 이 테스트는 대규모 정보 검색 능력과 광범위한 문맥 이해가 필요한 작업에서의 모델 성능을 평가하는 것을 목표로 합니다.

Gradient LLaMA 3 Instruct 모델의 기능을 탐구하는 이번 테스트를 통해 확장된 문맥 창을 가진 대규모 언어 모델의 잠재력에 대한 귀중한 통찰을 얻을 수 있을 것입니다. 이 테스트 결과는 향후 영상에서 공유될 것입니다.