具有256k上下文窗口的LLaMA 3模型展示了令人印象深刻的代码生成能力。尽管它是较小的80亿参数版本,但它能够快速生成一个简单的Python蛇游戏。然而,生成代码的质量并非没有问题,它遇到了一些需要调试的错误。

在测试模型解决数学文字问题的能力时,它难以提供正确的解决方案,突出了需要进一步微调或改进模型的推理能力。

这个LLaMA 3模型的真正亮点是它的非审查性质。当被问及非法活动的问题时,模型毫不犹豫地提供了详细的分步说明。这突出了负责任地开发和部署如此强大的语言模型的重要性。

尽管256k上下文窗口在"大海捞针"测试中不太成功,但作者暗示即将推出一个视频,介绍Gradient LLaMA 3 Instruct模型,它拥有高达100万个令牌的巨大上下文窗口。这将是一个令人兴奋的探索,探讨具有扩展上下文的大型语言模型的能力。

作者首先介绍了LLaMA 3的非审查版本,它拥有256k的上下文窗口。他们表示很兴奋去测试这个模型,并指出他们已经制作了一个视频,使用他们的完整LLM测试LLaMA 3,可以在描述中找到。

作者接着测试了模型的性能,首先是编写一个简单的Python蛇游戏。他们发现模型能够快速生成代码,但实现过程中存在一些问题。作者然后测试了模型解决数学文字问题的能力,但模型的表现并不出色。

接下来,作者测试了模型的非审查能力,询问如何破坏汽车和制造某些物品。模型提供了详细的分步说明,作者将其模糊处理,以避免宣传有害活动。

作者然后测试了模型的逻辑推理能力,提出了"杀手问题

但模型的回答是错误的。\n\n最后

作者尝试测试256k上下文窗口

哈利·波特第一部的前半部分

中

并要求模型检索它。然而

模型无法找到密码

作者认为可能是自己做错了什么。\n\n作者最后暗示了下一个视频的内容

将介绍Gradient LLaMA 3 Instruct版本

它拥有100万个令牌的上下文窗口。

该模型在数学和逻辑问题测试中都表现不佳。当被要求编写一个Python蛇游戏时,生成的代码存在多个错误,无法正常运行。同样,当被提供一个需要转换为算法的文字问题时,模型无法提供正确的多选答案。

该模型在涉及杀手数量的逻辑问题上也表现不佳,其回答是错误的,表明在这方面的表现较差。

总的来说,结果表明,尽管该模型可能擅长某些任务,如生成非审查内容,但它在涉及数学和逻辑的更复杂问题解决和推理任务方面存在困难。这突出了需要进一步开发和完善模型在这些领域的能力。

该模型能够快速生成简单蛇游戏的代码,展示了其速度和能力。然而,在尝试更复杂的任务,如解决数学文字问题或逻辑难题时,模型表现不佳,无法提供准确的解决方案。

通过询问非法活动,测试了该模型的非审查性质,它确实提供了分步说明,这令人担忧。但作者选择不显示这些信息,以避免宣传有害行为。

在测试256K上下文窗口时,作者尝试将一个密码隐藏在大量文本(44,000个令牌)中,并要求模型检索它。不幸的是,模型无法在给定的上下文中找到密码,这表明扩展的上下文窗口可能无法按预期工作。

总的来说,该模型的表现参差不齐,在简单的代码生成方面有优势,但在更复杂的推理任务方面存在弱点。模型的非审查性质也引发了应该仔细考虑的道德问题。

即将到来的测试将关注Gradient LLaMA 3 Instruct模型,它拥有高达100万个令牌的巨大上下文窗口。这个模型是LLaMA 3 Instruct模型的70亿参数版本,由Gradient开发。

这次测试的关键亮点将是:

1. 大海捞针测试:测试将涉及在大量文本(哈利·波特第一部的前半部分,共44,000个令牌)中嵌入特定信息(一个密码),模型将被要求从提供的文本中检索隐藏的密码。

2. 扩展的上下文窗口:Gradient LLaMA 3 Instruct模型的100万个令牌上下文窗口将受到测试,允许模型利用大量的上下文信息,与之前的测试相比。

3. 模型能力:测试将旨在评估模型处理大规模信息检索的能力,以及其在需要广泛上下文理解的任务中的整体表现。

通过探索Gradient LLaMA 3 Instruct模型的能力,即将到来的测试将为具有广泛上下文窗口的大型语言模型的潜力提供宝贵的见解。测试结果将在未来的视频中分享,敬请关注这一人工智能领域的令人兴奋的发展。