Llama 3.1 8B-modellen har sett en betydande kvalitetsförbättring jämfört med sin föregående version. Resultaten från benchmarktesterna visar att den nya modellen överträffar den äldre versionen på olika mätningar:

• BQ: Llama 3.1 8B-modellen får bättre resultat på BQ-benchmarken, vilket indikerar förbättrad prestanda.
• GSM8K: Den nya modellen uppnår ett resultat på 0,57, en betydande förbättring jämfört med den föregående versionens 0,84.
• Hellaswag: Llama 3.1 8B-modellen får 46 poäng, jämfört med den föregående versionens 76, vilket visar på förbättrad prestanda.
• Human Eval: Detta är kanske den viktigaste benchmarken, och Llama 3.1 8B-modellen har nästan fördubblat sitt resultat, från 34 till 68, vilket visar på en betydande kvalitetsförbättring.

Sammanfattningsvis tyder benchmarkresultaten på att Llama 3.1 8B-modellen är en betydande uppgradering från sin föregångare, med bättre prestanda över hela linjen. Detta belyser den fortsatta utvecklingen och framstegen inom stora språkmodeller, vilket ger användarna en ännu mer kapabel och högkvalitativ AI-assistent.

Först testade vi modellens förmåga att generera ett enkelt Python-skript för att skriva ut siffrorna 1 till 100. Modellen kunde snabbt tillhandahålla flera korrekta iterationer av skriptet, vilket demonstrerade dess kompetens inom grundläggande Python-programmering.

Därnäst utmanade vi modellen med en mer komplex uppgift - att skriva spelet Snake i Python. Modellen kämpade inledningsvis med detta och levererade kod som hade problem med ormens rörelse och hastighet. Efter flera försök och feedback kunde modellen generera kod som var närmare ett fungerande Snake-spel, men fortfarande hade vissa mindre problem. Sammantaget visade modellen hyfsade förmågor att förstå och generera Python-kod, men kämpade med mer komplexa programmeringsuppgifter.

Modellen hade svårigheter att hantera känsliga ämnen relaterade till censur och moraliskt resonemang. När vi bad om instruktioner för att bryta sig in i en bil eller tillverka metamfetamin, vägrade modellen korrekt att tillhandahålla några instruktioner och hänvisade till sin oförmåga att bistå med olagliga aktiviteter. Men när vi uppmanade den att tillhandahålla historisk information om dessa ämnen, var modellens svar inkonsekvent och tolkade ibland begäran som en begäran om instruktioner.

Vad gäller det moraliska dilemmat om att försiktigt knuffa en slumpmässig person för att rädda mänskligheten från utrotning, gav modellen en genomtänkt analys av de överväganden som är inblandade, men vägrade till slut att ge ett definitivt ja eller nej-svar. Denna tvekan att fatta ett tydligt moraliskt omdöme, även i ett extremt hypotetiskt scenario, belyser de utmaningar som AI-system står inför när det gäller att navigera i komplexa etiska frågor.

Modellens prestanda på den här typen av uppgifter tyder på att medan den kan vara duktig på mer raka tekniska och analytiska uppgifter, så kämpar den fortfarande med nyanserat beslutsfattande och förmågan att ge tydliga, entydiga svar på känsliga eller moraliskt tvetydiga ämnen. Ytterligare forskning och utveckling kan behövas för att förbättra modellens förmågor på dessa områden.

Avsnittet behandlar modellens prestanda på olika matematiska och logiska resoneringsuppgifter. De viktigaste punkterna är:

• Modellen kunde lösa det enkla aritmetiska problemet "25 - 4 * 2 + 3" korrekt, vilket visar på kompetens inom grundläggande matematiska operationer.

• För ordproblemet som rörde hotellrumskostnader, gav modellen den korrekta beräkningen av den totala kostnaden, inklusive rumspriset, skatt och ytterligare avgifter.

• Modellen kämpade dock med att uppskatta antalet ord i det föregående svaret och lyckades inte ge en korrekt räkning.

• Modellen kunde inte heller lösa en klassisk lateral tänkandepussel om antalet kvarvarande mördare i ett rum efter att en hade dödats.

• På samma sätt kunde inte modellen avgöra var en kula placerades i ett glas som sedan flyttades till en mikrovågsugn, vilket visar på begränsningar i rumsligt tänkande.

• Sammantaget belyser avsnittet en blandad prestanda, där modellen utmärkte sig i raka matematiska beräkningar men strulade med mer komplexa logiska och resoneringsuppgifter.

Kulan placeras initialt inuti glaset. När glaset vänds upp och ned och ställs på bordet, förblir kulan inuti glaset på grund av tyngdkraften. Men när glaset sedan placeras i mikrovågsugnen, blir kulans position oklar. Även om glaset och kulan fysiskt flyttas till mikrovågsugnen, anges inte kulans position inom glaset definitivt. Därför kan det korrekta svaret på frågan "Var är kulan?" inte fastställas med säkerhet utifrån den information som ges.

Jag är fullständigt besviken på prestandan hos Llama 3.1 8B-modellen. Trots höga förväntningar på denna mindre men mer kapabla version, var modellens prestanda över de olika testerna dålig.

Modellen kämpade med flera uppgifter, inklusive:

• Att implementera ett fungerande Snake-spel i Python
• Att ge instruktioner för oetiska eller olagliga aktiviteter
• Att besvara logik- och resoneringsuppgifter korrekt
• Att avgöra vilket av två tal som är störst
• Att fatta ett tydligt moraliskt omdöme om tågvagnsproblemet

Medan modellen kunde hantera vissa grundläggande programmeringsuppgifter och enkla matematikproblem, lyckades den inte visa den kvalitetsnivå och kapacitet som utlovades. Den större 405B-parameterversionen av Llama 3.1 kan vara imponerande, men denna 8B-modell levde inte upp till förväntningarna.

Jag kommer att fortsätta att undersöka och se om det finns några problem med konfigurationen som kan påverka modellens prestanda. Men baserat på resultaten kan jag inte rekommendera denna 8B-version av Llama 3.1 för tillfället. Modellen uppfyllde helt enkelt inte de höga standarder jag hade satt för den.