Семейство моделей Yi получило значительное обновление и теперь превосходит бенчмарки LLAMA-3. Лучшая часть? Эти модели выпущены под лицензией Apache 2.0, что позволяет использовать их в коммерческих целях без ограничений.

Серия Yi-1.5 включает три модели: с 6 миллиардами, 9 миллиардами и 34 миллиардами параметров. Все они обновлены по сравнению с оригинальными моделями Yi и были обучены на до 4,1 триллиона токенов. Хотя окно контекста ограничено 4000 токенами, модели в будущем могут расширить его.

Модель с 9 миллиардами параметров превосходит своих сверстников, в то время как 34-миллиардная версия близко соответствует или даже превосходит модель LLAMA-370 миллиардов по производительности. Помимо бенчмарков, модели Yi-1.5 демонстрируют сильные возможности в программировании, математических рассуждениях и следовании инструкциям.

Чтобы протестировать модели, 34-миллиардная версия доступна на Hugging Face, а 9-миллиардную версию можно запустить локально. Модели демонстрируют впечатляющие способности к рассуждению, справляясь со сложными сценариями и сохраняя контекст на протяжении всех разговоров.

С точки зрения программирования, модели Yi-1.5 могут определять и исправлять ошибки в простых программах на Python. Они также могут генерировать код для задач, таких как загрузка файлов из S3-хранилищ и создание интерактивных веб-страниц с динамической функциональностью.

Хотя у моделей есть некоторые ограничения, такие как фиксированное окно контекста, серия Yi-1.5 представляет собой значительный прогресс в области больших языковых моделей. Благодаря лицензии Apache 2.0 эти модели предлагают захватывающие возможности для коммерческих приложений и дальнейшего развития.

Модель демонстрирует нюансированный подход к чувствительным темам, предоставляя образовательную информацию при вопросах о потенциально незаконной деятельности, при этом избегая прямой поддержки. Она проявляет творчество в генерации шуток, хотя качество переменное. Модель также демонстрирует сильные способности к рассуждению и решению проблем, о чем свидетельствуют ее пошаговые ответы на сложные логические головоломки. Однако она испытывает трудности с поддержанием полной ментальной модели при работе с множественными, быстро меняющимися сценариями.

Впечатляющими являются возможности модели в области программирования и математики - она точно определяет ошибки в образцах кода и решает математические задачи. Ее способность извлекать и обобщать информацию из предоставленных контекстов предполагает потенциальное использование в задачах помощника исследователя.

В целом, модель демонстрирует сбалансированные возможности, с сильными сторонами в области рассуждений, программирования и математики, но ограничениями в поддержании контекстной осведомленности и генерации действительно новых идей. Дальнейшее развитие окна контекста модели и обучение на более разнообразных наборах данных могли бы помочь решить эти области для улучшения.

Семейство моделей YE продемонстрировало впечатляющие логические рассуждения и способности к решению проблем. Модели смогли справиться со сложными сценариями и предоставить пошаговые рассуждения для достижения точных выводов.

Когда им был задан вопрос о количестве братьев и сестер у персонажа по имени Салли, модель тщательно проанализировала предоставленную информацию и признала отсутствие достаточных деталей для определения ответа. Затем она рассмотрела возможные сценарии, учитывая взаимоотношения между персонажами, чтобы прийти к правильному ответу.

Аналогичным образом, модель продемонстрировала сильные дедуктивные навыки рассуждений, когда ей был представлен рассказ о двух голодных людях. Она логически вывела, что второй человек, Даниэль, вероятно, также направится на кухню в поисках еды, как и сделал Джон.

Способность модели отслеживать и вспоминать множественные элементы информации также была протестирована, с неоднозначными результатами. Хотя она могла точно отслеживать последовательность событий в некоторых случаях, она испытывала трудности с поддержанием полной ментальной модели в более сложных сценариях, иногда забывая более ранние детали.

Производительность модели в решении математических задач была впечатляющей, демонстрируя способность точно решать разнообразные вычисления, от простой арифметики до более сложных выражений. Это свидетельствует о сильных численных способностях к рассуждению.

Кроме того, модель эффективно извлекала и обобщала информацию из предоставленного контекста, демонстрируя свой потенциал для использования в исследовательских и вопросно-ответных задачах. Она признавала контекст, демонстрировала понимание и предоставляла точные ответы на дополнительные вопросы.

В целом, семейство моделей YE продемонстрировало прочную основу в логических рассуждениях и решении проблем, с потенциалом для дальнейшего улучшения и расширения своих возможностей.

Модель демонстрирует впечатляющие математические возможности, точно решая разнообразные задачи. Когда ее попросили рассчитать вероятность вытягивания синего шарика из мешка, содержащего 5 красных, 3 синих и 2 зеленых шарика, модель правильно определила вероятность, сложив общее количество шариков (10) и разделив количество синих шариков (3) на общее. Она также легко справлялась с простыми арифметическими операциями, такими как 3 + 100, и более сложными выражениями, такими как 3x100x3 + 50x2.

Достойна внимания и способность модели извлекать информацию из предоставленного контекста. Когда ей был дан гипотетический научный документ о синтетических полимерах, модель смогла точно обобщить контекст и ответить на дополнительные вопросы, основываясь на предоставленной информации. Это предполагает, что модель может быть полезна для задач, таких как вопросно-ответное взаимодействие и генерация с использованием извлеченной информации.

Кроме того, модель продемонстрировала компетентность в определении и исправлении ошибок в простой программе на Python, демонстрируя свои возможности в области программирования. Она смогла выявить и исправить множественные проблемы в предоставленном коде, что указывает на потенциальную полезность для задач проверки и отладки кода.

В целом, сильные показатели модели в математике, извлечении информации и задачах программирования подчеркивают ее универсальность и широту ее возможностей.

Модель продемонстрировала сильные возможности в области программирования, успешно определяя и исправляя ошибки в предоставленной программе на Python. Когда ей была представлена простая скрипт на Python, содержащий несколько ошибок, модель смогла указать на конкретные проблемы и предложить соответствующие исправления.

Способность модели понимать базовые конструкции и синтаксис программирования позволила ей точно диагностировать проблемы в коде. Она выделила неправильные имена переменных, отсутствующие определения функций и другие логические ошибки, предоставив четкие объяснения для каждой проблемы.

Более того, модель смогла сгенерировать исправленный код, обеспечивая, чтобы программа работала как задумано. Это демонстрирует профессионализм модели в переводе ее понимания концепций программирования в практические решения.

Хотя производительность модели на более сложной задаче программирования, такой как написание функции Python для загрузки файлов из S3-хранилища, также была удовлетворительной, она проявила некоторые ограничения в генерации полностью функционального решения. Это предполагает, что возможности модели в области программирования, хотя и впечатляющие, все еще могут быть улучшены, особенно при работе с более сложными программными задачами.

В целом, сильная компетентность модели в программировании, продемонстрированная ее способностью определять и исправлять ошибки в коде, подчеркивает ее потенциальную полезность в разработке программного обеспечения и связанных с программированием задачах.

Вот текст этого раздела:

Модель смогла сгенерировать простую HTML-страницу с кнопкой, которая меняет цвет фона и отображает случайную шутку. Код выглядит следующим образом:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>Генератор случайных шуток</title>
  <style>
    body {
      font-family: Arial, sans-serif;
      text-align: center;
      padding: 20px;
    }
    button {
      padding: 10px 20px;
      font-size: 16px;
      background-color: #4CAF50;
      color: white;
      border: none;
      cursor: pointer;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>Генератор случайных шуток</h1>
  <button onclick="changeBackgroundColor(); getRandomJoke();">Нажми меня, чтобы получить шутку!</button>
  <p id="joke">Здесь будет шутка</p>

  <script>
    function changeBackgroundColor() {
      var randomColor = '#' + Math.floor(Math.random() * 16777215).toString(16);
      document.body.style.backgroundColor = randomColor;
    }

    function getRandomJoke() {
      // Код для получения случайной шутки из API и ее отображения
      var jokes = [
        "Почему ученые не доверяют атомам? Потому что они составляют все.",
        "Как называется поддельная лапша? Импаста.",
        "Почему велосипед не может стоять сам по себе? Потому что он двухколесный."
      ];
      var randomIndex = Math.floor(Math.random() * jokes.length);
      document.getElementById("joke").textContent = jokes[randomIndex];
    }
  </script>
</body>
</html>

Основные особенности этой веб-страницы:

1. Кнопка, которая при нажатии меняет цвет фона страницы на случайный и отображает случайную шутку.
2. Функция changeBackgroundColor() генерирует случайный шестнадцатеричный код цвета и применяет его к фону страницы.
3. Функция getRandomJoke() выбирает случайную шутку из предопределенного массива и отображает ее на странице.
4. HTML-структура включает кнопку и элемент абзаца для отображения шутки.
5. CSS стилизует кнопку и макет страницы.

Хотя генератор случайных чисел для шуток, похоже, работает неправильно, общая функциональность веб-страницы реализована, как ожидалось.

Новое семейство моделей YE от 01 AI представляет собой значительное обновление, превосходя многие существующие большие языковые модели по различным бенчмаркам. Ключевые особенности этого выпуска включают:

• Три размера моделей доступны: 6 миллиардов, 9 миллиардов и 34 миллиарда параметров, все под лицензией Apache 2.0 для коммерческого использования.
• Впечатляющая производительность, при этом 34-миллиардная версия соперничает с возможностями более крупной модели GPT-4.
• Сильные показатели в областях, таких как программирование, математические рассуждения и следование инструкциям.
• Ограничения в текущем окне контекста в 4000 токенов, но потенциал для расширения этого в будущих версиях.
• Доступность 34-миллиардной модели на Hugging Face для тестирования и оценки.

В целом, модели YE демонстрируют продолжающийся прогресс в разработке больших языковых моделей, предоставляя привлекательную альтернативу другим известным моделям, таким как GPT-3 и LLaMA. Хотя необходимы дальнейшие тестирование и срав