LLaMA 3-modellen med sitt 256k-kontextfönster visar imponerande förmåga att generera kod. Trots att det är den mindre 8-miljarders-parametersversionen, kunde den snabbt generera ett enkelt snakespel i Python. Kvaliteten på den genererade koden hade dock vissa problem och krävde felsökning.

När modellen testades på sin förmåga att lösa ett matematiskt ordproblem, hade den svårt att ge den korrekta lösningen, vilket belyser behovet av ytterligare finslipning eller förbättringar i modellens logiska förmågor.

Den sanna höjdpunkten för denna LLaMA 3-modell är dess ocensurerade natur. När den uppmanades att svara på frågor om olagliga aktiviteter, gav modellen detaljerade, stegvisa instruktioner utan tvekan. Detta understryker vikten av ansvarsfull utveckling och implementering av sådana kraftfulla språkmodeller.

Även om 256k-kontextfönstret inte visade sig framgångsrikt i "nål i höstacken"-testet, antyder författaren en kommande video som presenterar Gradient LLaMA 3 Instruct-modellen med ett massivt 1 miljon-token-kontextfönster. Detta utlovar en spännande utforskning av möjligheterna hos stora språkmodeller med utökad kontext.

Författaren börjar med att introducera den ocensurerade versionen av LLaMA 3, som har ett 256k-kontextfönster. De uttrycker entusiasm inför att testa denna modell och noterar att de redan har gjort en video där de testar LLaMA 3 med deras fullständiga LLM-rubrik, som finns i beskrivningen.

Författaren går sedan vidare och testar modellens prestanda, börjar med en enkel uppgift att skriva ett snakespel i Python. De finner att modellen kan generera koden snabbt, men det finns vissa problem med implementeringen. Författaren testar sedan modellens förmåga att lösa ett matematiskt ordproblem, men modellen presterar dåligt.

Därefter testar författaren modellens ocensurerade förmågor genom att fråga hur man bryter sig in i en bil och hur man tillverkar en specifik sak. Modellen ger detaljerade, stegvisa instruktioner, vilket författaren suddigt ut för att undvika att främja skadliga aktiviteter.

Författaren testar sedan modellens logiska resonemang genom att presentera ett "mördarens problem", men modellens svar är felaktigt.

Avslutningsvis försöker författaren testa 256k-kontextfönstret genom att placera ett lösenord i en stor textmängd (den första halvan av den första boken i Harry Potter) och be modellen att hämta det. Modellen kan dock inte hitta lösenordet, och författaren antyder att de kanske gör något fel.

Författaren avslutar med att antyda sin nästa video, som kommer att presentera Gradient LLaMA 3 Instruct-versionen med ett 1 miljon-token-kontextfönster.

Modellen hade svårigheter både med matematik- och logikproblem i testerna. När den ombads att skriva ett snakespel i Python hade den genererade koden flera fel och fungerade inte som förväntat. På samma sätt, när den presenterades med ett ordproblem som krävde att det omvandlades till en algoritm, lyckades den inte ge det korrekta flervalssvaret.

Modellen hade också svårigheter med ett logikproblem som involverade antalet mördare i ett rum. Dess svar var felaktigt, vilket indikerar dålig prestanda på detta område.

Sammanfattningsvis tyder resultaten på att medan modellen kan vara framstående i vissa uppgifter, som att generera ocensurerat innehåll, har den svårigheter med mer komplexa problemlösnings- och logikuppgifter som involverar matematik och logik. Detta belyser behovet av ytterligare utveckling och förfining av modellens förmågor på dessa områden.

Modellen kunde snabbt generera kod för ett enkelt snakespel, vilket visar på dess hastighet och förmåga. När den dock försökte sig på mer komplexa uppgifter som att lösa ett matematiskt ordproblem eller en logisk gåta, kämpade modellen och gav inte korrekta lösningar.

Modellens ocensurerade natur testades genom att fråga den om olagliga aktiviteter, och den gav stegvisa instruktioner, vilket är oroväckande. Författaren valde dock att inte visa denna information för att undvika att främja skadligt beteende.

När de testade 256K-kontextfönstret försökte författaren gömma ett lösenord i en stor textmängd (44 000 token) och be modellen att hämta det. Tyvärr kunde inte modellen hitta lösenordet inom den givna kontexten, vilket tyder på att det utökade kontextfönstret kanske inte fungerar som förväntat.

Sammanfattningsvis var modellens prestanda blandad, med styrkor i enkel kodgenerering men svagheter i mer komplexa logikuppgifter. Modellens ocensurerade natur väcker också etiska frågor som bör övervägas noggrant.