根据Abacus AI公司CEO Bindu的说法,Smaug 70b模型明显优于之前最好的开源模型LLaMA 37b。Smaug 70b在各种基准测试中,包括MT基准和Arena硬分数,都优于LLaMA 37b和GPT-4 Turbo。

Smaug 70b模型在MT基准上得分56.7,而LLaMA 37b得分41.1。这表明Smaug 70b模型的推理能力和性能比其前代有所提升。

为了进一步测试该模型,作者下载了一个70亿参数量化版本的Smaug模型,并使用LM Studio在本地运行。这个较小的模型能够成功创建一个可工作的贪吃蛇游戏,展示了其多样性和性能。

作者接着在Abacus.com上测试了更大的70亿参数版本的Smaug模型。该模型能够完成各种任务,如输出1到100的数字和解决简单的数学问题。但在更复杂的任务上,如使用Curses库创建贪吃蛇游戏或提供逻辑难题的分步解决方案,它表现不佳。

相比之下,在本地运行的70亿参数量化模型在这些更复杂的任务上表现更好,突出了使用较小、优化的模型在某些应用中的潜在优势。

总的来说,Smaug 70b模型在各种基准测试中都展现了令人印象深刻的性能,优于之前的最先进模型LLaMA 37b。但作者的测试结果也表明,较小的量化版本模型可能更适合某些用例,特别是在本地运行时。

该文稿表明,作者测试了两个版本的Smog模型,一个是70亿参数的未量化版本,另一个是7亿参数的量化版本,并在各种任务上进行了测试。以下是关键要点的总结:

• 作者首先测试了两个模型在Python脚本中输出1到100数字的能力,两个模型都能成功完成。
• 接下来,作者测试了模型创建贪吃蛇游戏的能力。较小的7亿参数量化模型能够在第一次尝试中创建一个可工作的贪吃蛇游戏,而较大的70亿参数版本存在问题,无法创建一个可工作的游戏。
• 作者随后尝试让较大的模型使用pygame库创建贪吃蛇游戏,但也未能成功完成这项任务。
• 作者得出结论,较小的量化模型在创建贪吃蛇游戏任务上的表现优于较大的未量化版本。

总的来说,结果表明,较小的量化模型在某些编程任务(如创建可工作的贪吃蛇游戏)上的能力更强,相比之下较大的未量化Smog模型版本。

该模型在各种数学和语言问题上表现出色,展示了其在定量推理和问题解决方面的能力。一些关键亮点如下:

• 该模型能够正确解决诸如"25 - 4 * 2 + 3"之类的简单算术问题,并提供逐步的推理过程。
• 对于涉及酒店费用的文字问题,该模型识别出正确的计算总费用(包括税费)的公式。
• 当被要求解释一个关于房间里杀手的棘手逻辑难题的推理时,较小的本地模型给出了比较大的基于云的版本更有见地和准确的回答。
• 较小的本地模型在一个关于衬衫干燥的简单比例问题上也优于较大的模型。
• 两个模型都能处理诸如生成数字序列和构建简单贪吃蛇游戏等基本编程任务。

总的来说,结果展示了该模型在数学推理和问题解决方面的强大能力,而较小的本地版本有时还优于较大的基于云的版本。这表明,即使使用更紧凑高效的模型部署,也能实现高质量的定量推理。

玻璃杯里的弹珠场景是一个经典的逻辑难题,测试人们对物理世界的推理能力和逻辑推断能力。在这种情况下,该场景涉及将一个弹珠放入一个玻璃杯中,然后将玻璃杯倒置放在桌子上,最后将玻璃杯放入微波炉中。

解决这个难题的关键是理解,弹珠相对于玻璃杯的位置在整个过程中都没有改变。即使玻璃杯被倒置并移动,弹珠仍然位于玻璃杯的底部,现在朝上。

当玻璃杯放入微波炉时,弹珠仍然在玻璃杯内,因为执行的动作没有导致弹珠离开玻璃杯。这是正确的答案,因为弹珠在整个事件序列中一直保持在玻璃杯内的同一位置。

约翰在离开上班前将球放进了盒子里,所以他会认为球仍在盒子里。

马克在约翰不在时将球放进了篮子里,所以他会认为球在篮子里。

由于约翰和马克对球的位置有不同的假设,根据提供的信息,球的最终位置是模糊的。

较大的模型能够生成10个以"Apple"结尾的句子:

1. 那个脆脆多汁的Apple是一种美味的享受。
2. 约翰将那个成熟的Apple扔进了篮子。
3. 后院里的Apple树上挂满了果实。
4. 她将Apple切片后加入了沙拉。
5. 温热的Apple派在厨房里散发着迷人的香气。
6. 老师给每个学生发了一个闪亮的Red Apple。
7. 焦糖浸泡的Apple是县城庙会上的热门小吃。
8. Apple酒是秋季落叶的完美伴侣。
9. Apple花瓣在微风中轻盈地舞动。
10. 那个小男孩迫不及待地咬了一口Green Apple。

相比之下,较小的本地运行模型只能生成7个以"Apple"结尾的句子。