与之前版本相比,Llama 3.1 8B模型在质量方面有了显著提升。基准测试结果显示,新模型在各种指标上都优于旧版本:

• BQ:Llama 3.1 8B模型在BQ基准测试中得分更高,表现更出色。
• GSM8K:新模型的得分为0.57,大幅优于之前版本的0.84。
• Hellaswag:Llama 3.1 8B模型得分为46,而之前版本为76,显示出更强的性能。
• 人类评估:这可能是最重要的基准,Llama 3.1 8B模型的得分从34提高到68,显示出显著的质量提升。

总的来说,基准测试结果表明,Llama 3.1 8B模型相比前代有了大幅提升,各方面性能都有所改善。这突出了大型语言模型的持续进步和发展,为用户提供了更强大、更高质量的AI助手。

首先,我们测试了模型生成简单Python脚本输出1到100数字的能力。模型能够快速提供多个正确的脚本迭代,展示了其在基本Python编程方面的熟练程度。

接下来,我们给模型一个更复杂的任务-用Python编写贪吃蛇游戏。模型最初在这方面有些挣扎,提供的代码在蛇的移动和速度方面存在问题。经过多次尝试和反馈,模型生成的代码更接近一个可运行的贪吃蛇游戏,但仍有一些小问题。总的来说,模型在理解和生成Python代码方面表现尚可,但在更复杂的编程任务上还有一些局限性。

Llama 3.1 8B模型在这些测试中的表现参差不齐。虽然它在简单的Python脚本生成方面表现出色,但在更复杂的贪吃蛇游戏实现中显示出一些局限性,这表明尽管该模型相比之前版本有了显著改进,但在处理复杂编码挑战方面仍有进一步发展和完善的空间。

该模型在处理与审查制度和道德推理相关的敏感话题时遇到了困难。当被问及破坏汽车或制造冰毒的问题时,模型正确地拒绝提供任何指示,因为它无法协助非法活动。但是,当被要求提供这些话题的历史信息时,模型的响应并不一致,有时会将请求解释为指令请求。

关于是否应该温和地推一个陌生人以拯救人类免于灭绝的道德困境,模型提供了对相关考虑因素的深思熟虑的分析,但最终拒绝给出明确的是或否答复。这种在极端假设情况下也不愿做出明确道德判断的犹豫,突出了AI系统在处理复杂伦理问题方面面临的挑战。

该模型在这类任务上的表现表明,尽管它可能擅长于更简单的技术和分析任务,但在微妙的决策制定以及就敏感或道德模糊的话题提供明确、无歧义的响应方面仍存在困难。可能需要进一步的研究和开发来提高模型在这些领域的能力。

本节介绍了该模型在各种数学和逻辑推理任务上的表现。关键点如下:

• 该模型能够正确解决简单的算术问题"25 - 4 * 2 + 3",展示了基本数学运算的能力。

• 对于涉及酒店房间费用的文字问题,该模型提供了正确的总费用计算,包括房间费率、税费和其他费用。

• 但是,该模型在估计前一个响应中的单词数量方面存在困难,无法提供准确的计数。

• 该模型也无法正确解决一个经典的侧向思维难题,即在一个房间里杀手的剩余数量。

• 同样,该模型无法确定将一个玻璃杯中的弹珠移到微波炉中的位置,显示了在空间推理方面的局限性。

• 总的来说,本节突出了一个参差不齐的表现,该模型擅长于简单的数学计算,但在更复杂的逻辑和推理任务上存在困难。

最初,弹珠被放置在玻璃杯内。当玻璃杯倒置放在桌子上时,由于重力作用,弹珠仍然留在玻璃杯内。但是,当玻璃杯被放入微波炉时,弹珠的位置变得不确定。虽然玻璃杯和弹珠被物理地移动到微波炉中,但弹珠在玻璃杯内的位置并未明确说明。因此,根据提供的信息,无法确定地回答"弹珠在哪里?"这个问题。

我对Llama 3.1 8B模型的表现感到非常失望。尽管对这个更小但更强大的版本寄予厚望,但该模型在各种测试中的表现都很糟糕。

该模型在以下几个任务中都存在困难:

• 实现一个可工作的Python贪吃蛇游戏
• 提供非道德或非法活动的指示
• 准确回答逻辑和推理问题
• 确定两个数字中的较大者
• 对电车难题做出明确的道德判断

虽然该模型能够处理一些基本的编程任务和简单的数学问题,但它未能展现出所承诺的质量和能力水平。Llama 3.1的405B参数版本可能令人印象深刻,但这个8B版本没有达到预期。

我将继续调查,看看是否存在任何设置或配置问题影响了模型的性能。但根据结果,我目前无法推荐使用这个Llama 3.1 8B版本。该模型根本没有达到我为它设定的高标准。