Модель LLaMA 3 с окном контекста 256k демонстрирует впечатляющие возможности генерации кода. Несмотря на то, что это меньшая версия с 8 миллиардами параметров, она смогла быстро сгенерировать простую игру в змейку на Python. Однако качество сгенерированного кода было не без проблем, так как она столкнулась с некоторыми ошибками, которые требовали отладки.

При проверке способности модели решать математическую словесную задачу, она с трудом предоставляла правильное решение, что подчеркивает необходимость дальнейшей доработки или улучшения способностей модели к рассуждению.

Настоящим преимуществом этой модели LLaMA 3 является ее неподцензурная природа. При запросе о незаконной деятельности модель предоставляла подробные пошаговые инструкции без каких-либо колебаний. Это подчеркивает важность ответственной разработки и внедрения таких мощных языковых моделей.

Автор начинает с введения неподцензурной версии LLaMA 3 с окном контекста 256k. Они выражают возбуждение от тестирования этой модели, отмечая, что уже сделали видео, тестирующее LLaMA 3 по их полному рубрику LLM, которое можно найти в описании.

Затем автор приступает к тестированию производительности модели, начиная с простой задачи написания игры в змейку на Python. Они обнаруживают, что модель способна быстро генерировать код, но есть некоторые проблемы с реализацией. Автор затем проверяет способность модели решать математическую словесную задачу, но модель не справляется хорошо.

Далее автор проверяет неподцензурные возможности модели, спрашивая, как взломать машину и как сделать определенный предмет. Модель предоставляет подробные пошаговые инструкции, которые автор размывает, чтобы избежать пропаганды вредной деятельности.

Затем автор проверяет логическое мышление модели, представляя "Проблему убийцы", но ответ модели неверен.

Наконец, автор пытается проверить окно контекста 256k, поместив пароль в большой блок текста (первую половину первой книги Гарри Поттера) и спрашивая модель, чтобы она его извлекла. Однако модель не может найти пароль, и автор предполагает, что, возможно, они делают что-то не так.

Модель столкнулась как с математическими, так и с логическими проблемами в тестах. При запросе написать игру в змейку на Python сгенерированный код имел несколько ошибок и не работал, как ожидалось. Аналогично, когда ей был представлен словесный вопрос, требующий преобразования его в алгоритм, модель не смогла предоставить правильный ответ с множественным выбором.

Модель также столкнулась с логической проблемой, связанной с количеством убийц в комнате. Ее ответ был неверным, что указывает на плохую производительность в этой области.

В целом, результаты свидетельствуют о том, что, хотя модель может преуспевать в определенных задачах, таких как генерация неподцензурного контента, у нее возникают трудности с более сложными задачами решения проблем и логического рассуждения, связанными с математикой и логикой. Это подчеркивает необходимость дальнейшей разработки и совершенствования возможностей модели в этих областях.

Модель смогла быстро сгенерировать код для простой игры в змейку, демонстрируя свою скорость и возможности. Однако при попытке более сложных задач, таких как решение математической словесной задачи или логической головоломки, модель испытывала трудности и не предоставляла точных решений.

Неподцензурная природа модели была проверена путем запроса о незаконной деятельности, и она действительно предоставила пошаговые инструкции, что вызывает озабоченность. Однако автор решил не отображать эту информацию, чтобы избежать пропаганды вредного поведения.

При проверке окна контекста 256K автор попытался скрыть пароль в большом текстовом корпусе (44 000 токенов) и попросить модель его извлечь. К сожалению, модель не смогла найти пароль в данном контексте, что предполагает, что расширенное окно контекста может не работать, как ожидалось.

В целом, производительность модели была смешанной, с сильными сторонами в простой генерации кода, но слабостями в более сложных задачах рассуждения. Неподцензурная природа модели также вызывает этические опасения, которые следует тщательно рассмотреть.

Грядущее тестирование будет сосредоточено на модели Gradient LLaMA 3 Instruct, которая имеет огромное окно контекста в 1 миллион токенов. Эта модель является версией LLaMA 3 Instruct с 7 миллиардами параметров, разработанной Gradient.

Основные моменты этого теста будут следующими:

1. Тест "Игла в стоге сена": Тест будет включать встраивание определенной информации (пароля) в большой контекст текста (половина первой книги о Гарри Поттере, всего 44 000 токенов). Модель будет поставлена задача извлечь скрытый пароль из предоставленного текста.

2. Расширенное окно контекста: Окно контекста в 1 миллион токенов модели Gradient LLaMA 3 Instruct будет подвергнуто испытанию, позволяя модели использовать значительно больший объем контекстной информации по сравнению с предыдущими тестами.

3. Возможности модели: Тест будет направлен на оценку способности модели справляться с масштабным извлечением информации и ее общей производительности в задачах, требующих обширного понимания контекста.

Исследуя возможности модели Gradient LLaMA 3 Instruct, предстоящее тестирование предоставит ценные insights в отношении потенциала больших языковых моделей с расширенными окнами контекста. Результаты этого теста будут опубликованы в будущем видео, так что следите за обновлениями об этом захватывающем развитии в мире ИИ.