Tune AI är en plattform som ger utvecklare allt de behöver för att bygga AI-applikationer. Den ger ett smart sätt att använda LLaMA 3.1 405b genom att överföra dess kunskap till mindre och billigare modeller att köra. Ett av de bästa användningsområdena för en så stor modell är syntetisk datagenerering, men att skapa högkvalitativa dataset är den svåraste delen av att finjustera en bra modell. Det är här Tune AI kommer in.

Först kan du skapa en tom datauppsättning i Tune Studio. Sedan kan du gå till lekplatsen och börja lägga till samtal i din datauppsättning. Du kan välja trådar och interagera med LLaMA 3.1 405b-modellen, och om svaret inte riktigt är vad du vill ha, kan du enkelt redigera det. Chatten sparas direkt i din datauppsättning. När du är nöjd med din datauppsättning kan du exportera den till molnlagring och använda den för att finjustera din modell direkt i Tune Studio.

Detta är en snabb rundtur i hur du kan använda en stor modell med Tune Studio för att destillera dess funktioner till en mindre modell. Oavsett om du arbetar i molnet, lokalt eller bara vill leka med det i din webbläsare, är Tune Studio anpassat för flexibilitet. Kolla in länkarna nedan för att komma igång med Tune Studio idag.

LLaMA 405b-modellen, en enorm språkmodell som nyligen släpptes av Meta AI, genomgick en noggrann testprocess för att utvärdera dess förmågor inom ett brett spektrum av uppgifter. Resultaten visar modellens imponerande prestanda, där majoriteten av testerna klarades med bravur.

Modellen presterade utmärkt på uppgifter som att generera ett enkelt Python-skript för att skriva ut siffrorna 1 till 100, återskapa ett fungerande Snake-spel och lösa olika matematiska ordproblem. Dess resonemang och logik var särskilt imponerande, då den kunde ge stegvisa förklaringar för "skjortor som torkar"-problemet och "marmor"-frågan.

Modellen stötte dock på vissa utmaningar. Den misslyckades med att ge ett direkt svar när den tillfrågades om den moraliska dilemmat att försiktigt knuffa en slumpmässig person för att rädda mänskligheten från utrotning. Detta belyser modellens begränsningar när det gäller att hantera komplexa etiska frågor, då den valde att diskutera de olika etiska övervägandena snarare än att ge ett tydligt ja eller nej-svar.

Dessutom hade modellen svårigheter med den till synes enkla uppgiften att avgöra vilket nummer som är större mellan 9,11 och 9,9. Denna oväntade brist tyder på att modellen kan ha vissa blinda fläckar när det gäller numeriska jämförelser, särskilt i sammanhanget av versioner eller decimaltal.

En marmor läggs i ett glas. Glaset vänds upp och ned och ställs på ett bord. Glaset plockas sedan upp och placeras i mikrovågsugnen. Var är marmorn?

Resonemanget för detta problem baseras på fysikens lagar, särskilt gravitationen. När glaset vänds upp och ned kommer marmorn att falla ut och ligga kvar på bordet. När glaset plockas upp och flyttas till mikrovågsugnen kommer marmorn fortfarande att vara på bordet, eftersom den inte dras till glaset.

Detta problem belyser vikten av att förstå den fysiska världen och tillämpa logiskt tänkande för att lösa pussel. Videon berör dock också en mer komplex fråga - modellens förmåga att hantera moraliska dilemman.

När den tillfrågades om det är acceptabelt att försiktigt knuffa en slumpmässig person för att rädda mänskligheten från utrotning, gav modellen inledningsvis ett nyanserat svar där den diskuterade olika etiska ramverk och de potentiella konsekvenserna av en sådan åtgärd. Men när den pressades för ett direkt ja eller nej-svar, vägrade modellen att ge ett sådant.

Detta svar tyder på att modellen kan vara utformad för att undvika att fälla definitiva moraliska omdömen, då den erkänner komplexiteten och känsligheten i sådana frågor. Genom att inte ge ett tydligt svar erkänner modellen svårigheten i att fatta etiska beslut som innebär att väga individers rättigheter och välbefinnande mot den potentiella bredare samhällspåverkan.

LLaMA 3 405b-modellen presterade exceptionellt väl på majoriteten av de presenterade testerna. Den kunde lösa olika programmeringsuppgifter, matematiska problem och ordproblem på ett korrekt sätt, vilket visar på dess starka resonemang- och problemlösningsförmåga.

Modellen hade dock svårigheter med det moraliska dilemmat som presenterades, där den tillfrågades om det är acceptabelt att försiktigt knuffa en slumpmässig person för att rädda mänskligheten från utrotning. Modellen vägrade att ge ett direkt ja eller nej-svar, vilket kan tolkas som ett lämpligt svar, eftersom sådana moraliska frågor är komplexa och inte bör avgöras enbart av språkmodeller.

Dessutom misslyckades modellen med att korrekt identifiera det större numret mellan 9,11 och 9,9, vilket var ett oväntat resultat. Detta belyser behovet av ytterligare testning och förfining för att säkerställa att modellens numeriska resoneringsförmåga är robust.

Overlag visade LLaMA 3 405b-modellen imponerande prestanda, men det finns fortfarande områden för förbättring, särskilt när det gäller att hantera känsliga moraliska och etiska frågor. Allt eftersom språkmodeller fortsätter att utvecklas kommer det att vara avgörande att hantera dessa utmaningar och säkerställa att de utvecklas med lämpliga skyddsåtgärder och överväganden kring deras samhällspåverkan.