O modelo LLaMA 3, com sua janela de contexto de 256k, demonstra impressionantes capacidades de geração de código. Apesar de ser a versão menor de 8 bilhões de parâmetros, foi capaz de gerar rapidamente um jogo simples de cobra em Python. No entanto, a qualidade do código gerado não estava isenta de problemas, pois encontrou alguns erros que exigiram depuração.

Ao testar a capacidade do modelo de resolver um problema de palavra matemática, ele teve dificuldade em fornecer a solução correta, destacando a necessidade de um ajuste fino adicional ou melhorias nas habilidades de raciocínio do modelo.

O verdadeiro destaque deste modelo LLaMA 3 é sua natureza não censurada. Quando solicitado com perguntas sobre atividades ilegais, o modelo forneceu instruções detalhadas e passo a passo sem hesitação. Isso ressalta a importância do desenvolvimento e implantação responsáveis de modelos de linguagem tão poderosos.

Embora a janela de contexto de 256k não tenha tido sucesso no teste "agulha no palheiro", o autor provoca um próximo vídeo apresentando o modelo Gradient LLaMA 3 Instruct com uma janela de contexto massiva de 1 milhão de tokens. Isso promete ser uma exploração emocionante das capacidades dos grandes modelos de linguagem com contexto estendido.

O autor começa apresentando a versão não censurada do LLaMA 3, que tem uma janela de contexto de 256k. Eles expressam entusiasmo em testar este modelo, observando que já fizeram um vídeo testando o LLaMA 3 com sua rubrica completa de LLM, que pode ser encontrada na descrição.

O autor então procede a testar o desempenho do modelo, começando com uma tarefa simples de escrever um jogo de cobra em Python. Eles descobrem que o modelo é capaz de gerar o código rapidamente, mas há alguns problemas com a implementação. O autor então testa a capacidade do modelo de resolver um problema de palavra matemática, mas o modelo não se sai bem.

Em seguida, o autor testa as capacidades não censuradas do modelo, perguntando como invadir um carro e como fazer um item específico. O modelo fornece instruções detalhadas e passo a passo, que o autor borra para evitar promover atividades prejudiciais.

O autor então testa o raciocínio lógico do modelo apresentando um "Problema do Assassino", mas a resposta do modelo está incorreta.

Finalmente, o autor tenta testar a janela de contexto de 256k colocando uma senha em um grande bloco de texto (a primeira metade do primeiro livro de Harry Potter) e pedindo ao modelo que a recupere. No entanto, o modelo não consegue encontrar a senha, e o autor sugere que talvez esteja fazendo algo errado.

O autor conclui provocando seu próximo vídeo, que apresentará a versão Gradient LLaMA 3 Instruct com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.

O modelo teve dificuldades tanto com problemas de matemática quanto de lógica nos testes. Quando solicitado a escrever um jogo de cobra em Python, o código gerado tinha vários erros e não funcionava como esperado. Da mesma forma, quando apresentado com um problema de palavra que exigia a conversão em um algoritmo, o modelo não conseguiu fornecer a resposta correta de múltipla escolha.

O modelo também teve dificuldade com um problema de lógica envolvendo o número de assassinos em uma sala. Sua resposta estava incorreta, indicando um desempenho ruim nessa área.

Em geral, os resultados sugerem que, embora o modelo possa se destacar em certas tarefas, como gerar conteúdo não censurado, ele tem dificuldades com tarefas de resolução de problemas e raciocínio mais complexas que envolvem matemática e lógica. Isso destaca a necessidade de um desenvolvimento e refinamento adicionais das capacidades do modelo nessas áreas.

O modelo foi capaz de gerar código rapidamente para um jogo de cobra simples, demonstrando sua velocidade e capacidade. No entanto, ao tentar tarefas mais complexas, como resolver um problema de palavra matemática ou um quebra-cabeça lógico, o modelo lutou e não forneceu soluções precisas.

A natureza não censurada do modelo foi testada pedindo-lhe informações sobre atividades ilegais, e ele de fato forneceu instruções passo a passo, o que é preocupante. No entanto, o autor optou por não exibir essas informações para evitar promover comportamentos prejudiciais.

Ao testar a janela de contexto de 256K, o autor tentou esconder uma senha dentro de um grande corpus de texto (44.000 tokens) e pedir ao modelo que a recuperasse. Infelizmente, o modelo não conseguiu localizar a senha dentro do contexto fornecido, sugerindo que a janela de contexto estendida pode não estar funcionando conforme o esperado.

Em geral, o desempenho do modelo foi misto, com pontos fortes na geração de código simples, mas fraquezas em tarefas de raciocínio mais complexas. A natureza não censurada do modelo também levanta preocupações éticas que devem ser cuidadosamente consideradas.

O próximo teste se concentrará no modelo Gradient LLaMA 3 Instruct, que apresenta uma janela de contexto massiva de 1 milhão de tokens. Este modelo é a versão de 7 bilhões de parâmetros do modelo LLaMA 3 Instruct, desenvolvido pela Gradient.

Os principais destaques deste teste serão:

1. Teste da Agulha no Palheiro: O teste envolverá incorporar uma informação específica (uma senha) dentro de um grande contexto de texto (metade do primeiro livro de Harry Potter, totalizando 44.000 tokens). O modelo será encarregado de recuperar a senha oculta do texto fornecido.

2. Janela de Contexto Expandida: A janela de contexto de 1 milhão de tokens do modelo Gradient LLaMA 3 Instruct será testada, permitindo que o modelo aproveite uma quantidade de informação contextual significativamente maior em comparação aos testes anteriores.

3. Capacidades do Modelo: O teste buscará avaliar a capacidade do modelo de lidar com a recuperação de informações em larga escala e seu desempenho geral em tarefas que exigem ampla compreensão contextual.

Ao explorar as capacidades do modelo Gradient LLaMA 3 Instruct, o próximo teste fornecerá insights valiosos sobre o potencial dos grandes modelos de linguagem com janelas de contexto expansivas. Os resultados deste teste serão compartilhados em um vídeo futuro, então fique atento para mais atualizações sobre este emocionante desenvolvimento no mundo da IA.