Het LLaMA 3-model, met zijn 256k-contextvenster, toont indrukwekkende code-generatiecapaciteiten. Ondanks dat het de kleinere 8-miljard-parameter-versie is, was het in staat om snel een eenvoudig slangspel in Python te genereren. De kwaliteit van de gegenereerde code was echter niet zonder problemen, aangezien het op enkele fouten stuitte die debugging vereisten.

Bij het testen van het vermogen van het model om een wiskundig woordprobleem op te lossen, had het moeite om de juiste oplossing te bieden, wat de noodzaak voor verdere finetuning of verbeteringen in de redeneervermogens van het model onderstreept.

Het ware hoogtepunt van dit LLaMA 3-model is zijn niet-gecensureerde aard. Toen het werd gevraagd naar illegale activiteiten, gaf het model gedetailleerde, stapsgewijze instructies zonder aarzeling. Dit benadrukt het belang van verantwoordelijke ontwikkeling en inzet van dergelijke krachtige taalmodellen.

Hoewel het 256k-contextvenster niet succesvol bleek in de "naald in de hooiberg"-test, kondigt de auteur een aankomende video aan met het Gradient LLaMA 3 Instruct-model met een enorm 1 miljoen token-contextvenster. Dit belooft een opwindende verkenning te worden van de mogelijkheden van grote taalmodellen met uitgebreide context.

De auteur begint met het introduceren van de niet-gecensureerde versie van LLaMA 3, die een 256k-contextvenster heeft. Ze uiten hun enthousiasme om dit model te testen, en merken op dat ze al een video hebben gemaakt waarin ze LLaMA 3 testen met hun volledige LLM-rubric, die te vinden is in de beschrijving.

De auteur gaat vervolgens over tot het testen van de prestaties van het model, te beginnen met een eenvoudige taak: het schrijven van een slangspel in Python. Ze ontdekken dat het model in staat is om de code snel te genereren, maar er zijn enkele problemen met de implementatie. De auteur test vervolgens het vermogen van het model om een wiskundig woordprobleem op te lossen, maar het model presteert hier niet goed.

Vervolgens test de auteur de niet-gecensureerde capaciteiten van het model door te vragen hoe je in een auto kunt inbreken en hoe je een specifiek item kunt maken. Het model geeft gedetailleerde, stapsgewijze instructies, die de auteur vervaagt om schadelijke activiteiten niet te bevorderen.

De auteur test vervolgens het logisch redeneren van het model door een "Killer's Problem" voor te leggen, maar het antwoord van het model is onjuist.

Tot slot probeert de auteur het 256k-contextvenster te testen door een wachtwoord in een grote hoeveelheid tekst (de eerste helft van het eerste boek van Harry Potter) te plaatsen en het model te vragen het op te halen. Het model is echter niet in staat om het wachtwoord te vinden, en de auteur suggereert dat ze mogelijk iets verkeerd doen.

De auteur sluit af door hun volgende video aan te kondigen, die het Gradient LLaMA 3 Instruct-model met een 1 miljoen token-contextvenster zal presenteren.

Het model had moeite met zowel wiskunde- als logica-problemen in de tests. Toen het gevraagd werd om een slangspel in Python te schrijven, had de gegenereerde code verschillende fouten en werkte het niet zoals verwacht. Ook toen het geconfronteerd werd met een woordprobleem dat moest worden omgezet in een algoritme, slaagde het er niet in het juiste multiple-choice antwoord te geven.

Het model had ook moeite met een logisch probleem over het aantal moordenaars in een kamer. Zijn antwoord was onjuist, wat wijst op slechte prestaties op dit gebied.

Over het algemeen suggereren de resultaten dat, hoewel het model kan excelleren in bepaalde taken, zoals het genereren van niet-gecensureerde inhoud, het moeite heeft met complexere probleemoplossing en redeneervaardigheden die wiskunde en logica vereisen. Dit benadrukt de noodzaak voor verdere ontwikkeling en verfijning van de mogelijkheden van het model op deze gebieden.

Het model was in staat om snel code te genereren voor een eenvoudig slangspel, wat zijn snelheid en capaciteit demonstreert. Toen het echter complexere taken probeerde uit te voeren, zoals het oplossen van een wiskundig woordprobleem of een logische puzzel, worstelde het model en gaf het geen nauwkeurige oplossingen.

De niet-gecensureerde aard van het model werd getest door het te vragen naar illegale activiteiten, en het gaf inderdaad stapsgewijze instructies, wat zorgwekkend is. De auteur heeft er echter voor gekozen deze informatie niet weer te geven om schadelijk gedrag niet te bevorderen.

Bij het testen van het 256K-contextvenster probeerde de auteur een wachtwoord te verbergen in een grote tekstcorpus (44.000 tokens) en het model te vragen het op te halen. Helaas was het model niet in staat om het wachtwoord binnen de gegeven context te vinden, wat suggereert dat het uitgebreide contextvenster mogelijk niet zoals verwacht functioneert.

Over het algemeen was de prestatie van het model gemengd, met sterke punten in eenvoudige code-generatie maar zwakke punten in complexere redeneervaardigheden. De niet-gecensureerde aard van het model roept ook ethische zorgen op die zorgvuldig moeten worden overwogen.

De aankomende test zal zich richten op het Gradient LLaMA 3 Instruct-model, dat een enorm 1 miljoen token-contextvenster heeft. Dit model is de 7 miljard parameter-versie van het LLaMA 3 Instruct-model, ontwikkeld door Gradient.

De belangrijkste hoogtepunten van deze test zullen zijn:

1. Naald in de hooiberg-test: De test zal het verbergen van een specifiek stuk informatie (een wachtwoord) binnen een grote hoeveelheid tekst (de helft van het eerste boek van Harry Potter, in totaal 44.000 tokens) omvatten. Het model zal de taak krijgen om het verborgen wachtwoord uit de verstrekte tekst op te halen.

2. Uitgebreid contextvenster: Het 1 miljoen token-contextvenster van het Gradient LLaMA 3 Instruct-model zal worden getest, waardoor het model een aanzienlijk grotere hoeveelheid contextuele informatie kan benutten in vergelijking met de eerdere tests.

3. Modelcapaciteiten: De test zal gericht zijn op het evalueren van het vermogen van het model om grootschalige informatieretrieval aan te kunnen en zijn algehele prestaties in taken die een uitgebreide contextuele kennis vereisen.

Door de mogelijkheden van het Gradient LLaMA 3 Instruct-model te verkennen, zal de aankomende test waardevolle inzichten bieden in het potentieel van grote taalmodellen met uitgebreide contextvensters. De resultaten van deze test zullen in een toekomstige video worden gedeeld, dus blijf op de hoogte voor meer updates over deze opwindende ontwikkeling in de wereld van AI.