Tune AI is een platform dat ontwikkelaars alles biedt wat ze nodig hebben om AI-toepassingen te bouwen. Het biedt een slimme manier om LLaMA 3.1 405b te gebruiken door zijn kennis over te brengen naar kleinere en goedkopere modellen om uit te voeren. Een van de beste toepassingen voor zo'n groot model is de generatie van synthetische gegevens, maar het creëren van hoogwaardige datasets is het moeilijkste deel van het fine-tunen van een goed model. Hier komt Tune AI om de hoek kijken.

Eerst kunt u een leeg dataset maken in Tune Studio. Vervolgens kunt u naar de speeltuin gaan en beginnen met het toevoegen van gesprekken aan uw dataset. U kunt threads selecteren en interactie hebben met het LLaMA 3.1 405b-model, en als het antwoord niet helemaal is wat u wilt, kunt u het gemakkelijk bewerken. Het gesprek wordt direct opgeslagen in uw dataset. Zodra u tevreden bent met uw dataset, kunt u deze exporteren naar cloudopslag en deze gebruiken om uw model direct binnen Tune Studio bij te stellen.

Dit is een snelle rondleiding over hoe u een groot model kunt gebruiken met Tune Studio om de mogelijkheden ervan te destilleren naar een kleiner model. Of u nu werkt in de cloud, on-premises of gewoon wilt spelen in uw browser, Tune Studio is afgestemd op flexibiliteit. Bekijk de onderstaande links om vandaag nog aan de slag te gaan met Tune Studio.

Het LLaMA 405b-model, een enorm taalmodel dat onlangs is vrijgegeven door Meta AI, is onderworpen aan een grondige testprocedure om de mogelijkheden ervan op een breed scala aan taken te evalueren. De resultaten tonen de indrukwekkende prestaties van het model aan, waarbij de meerderheid van de tests met glans werd doorstaan.

Het model blonk uit in taken zoals het genereren van een eenvoudig Python-script om de getallen 1 tot 100 uit te voeren, het recreëren van een werkend Snake-spel en het oplossen van verschillende wiskundige woordproblemen. Zijn redenering en logica waren vooral indrukwekkend, aangezien het in staat was om stap-voor-stap-uitleg te geven voor het "shirts drogen"-probleem en de "marmer"-vraag.

Het model ondervond echter ook enkele uitdagingen. Het slaagde er niet in om een direct antwoord te geven toen het werd gevraagd naar het morele dilemma van het zachtjes duwen van een willekeurige persoon om de mensheid van uitsterven te redden. Dit benadrukt de beperkingen van het model bij het omgaan met complexe ethische vragen, aangezien het ervoor koos om de verschillende ethische overwegingen te bespreken in plaats van een duidelijk ja- of nee-antwoord te geven.

Bovendien had het model moeite met de ogenschijnlijk eenvoudige taak om te bepalen welk getal groter is tussen 9,11 en 9,9. Deze onverwachte mislukking suggereert dat het model mogelijk enkele blinde vlekken heeft als het gaat om numerieke vergelijkingen, vooral in de context van versioning of decimale getallen.

Er wordt een knikker in een glas gedaan. Het glas wordt ondersteboven gezet en op een tafel gezet. Het glas wordt vervolgens opgepakt en in de magnetron geplaatst. Waar is de knikker?

De redenering voor dit probleem is gebaseerd op de natuurwetten, specifiek de zwaartekracht. Wanneer het glas ondersteboven wordt gezet, zal de knikker eruit vallen en op de tafel blijven liggen. Wanneer het glas wordt opgepakt en naar de magnetron wordt verplaatst, zal de knikker nog steeds op de tafel liggen, omdat hij niet wordt aangetrokken door het glas.

Dit probleem benadrukt het belang van het begrijpen van de fysieke wereld en het toepassen van logisch redeneren om puzzels op te lossen. Het video-item raakt echter ook aan een complexer vraagstuk - de mogelijkheid van het model om morele dilemma's te behandelen.

Wanneer werd gevraagd of het acceptabel is om een willekeurige persoon zachtjes te duwen om de mensheid van uitsterven te redden, gaf het model aanvankelijk een genuanceerd antwoord, waarbij verschillende ethische kaders en de mogelijke gevolgen van een dergelijke actie werden besproken. Toen er echter werd aangedrongen op een direct ja- of nee-antwoord, weigerde het model er een te geven.

Deze reactie suggereert dat het model mogelijk zo is ontworpen dat het geen definitieve morele oordelen velt, omdat het de complexiteit en gevoeligheid van dergelijke kwesties erkent. Door geen duidelijk antwoord te geven, erkent het model de moeilijkheid om ethische beslissingen te nemen waarbij de rechten en het welzijn van individuen worden afgewogen tegen de potentiële bredere maatschappelijke impact.

Het llama 3 405b-model presteerde uitzonderlijk goed op de meerderheid van de gepresenteerde tests. Het was in staat om verschillende programmeeroplossingen, wiskundige problemen en woordproblemen nauwkeurig op te lossen, wat zijn sterke redenerings- en probleemoplossende vaardigheden demonstreert.

Het model had echter moeite met het morele dilemma dat werd voorgelegd, waarbij het werd gevraagd of het acceptabel is om een willekeurige persoon zachtjes te duwen om de mensheid van uitsterven te redden. Het model weigerde een direct ja- of nee-antwoord te geven, wat kan worden geïnterpreteerd als de juiste reactie, aangezien dit soort morele vragen complex zijn en niet alleen door taalmodellen moeten worden bepaald.

Bovendien slaagde het model er niet in om het grotere getal tussen 9,11 en 9,9 correct te identificeren, wat een onverwacht resultaat was. Dit benadrukt de noodzaak van verdere tests en verfijning om ervoor te zorgen dat de numerieke redeneervaardigheden van het model robuust zijn.

Over het algemeen toonde het llama 3 405b-model indrukwekkende prestaties, maar er zijn nog steeds gebieden voor verbetering, vooral als het gaat om het omgaan met gevoelige morele en ethische vragen. Naarmate taalmodellen blijven verbeteren, zal het cruciaal zijn om deze uitdagingen aan te pakken en ervoor te zorgen dat ze worden ontwikkeld met passende waarborgen en overwegingen voor hun maatschappelijke impact.