與先前版本相比,Llama 3.1 8B模型在質量方面有了顯著的提升。基準測試結果顯示,新模型在各種指標上都優於舊版本:

• BQ:Llama 3.1 8B模型在BQ基準測試中得分更高,表現更出色。
• GSM8K:新模型的得分為0.57,大幅優於先前版本的0.84。
• Hellaswag:Llama 3.1 8B模型得分為46,而先前版本為76,顯示性能有所提升。
• 人類評估:這可能是最重要的基準測試,Llama 3.1 8B模型的得分從34提高到68,顯示質量有了大幅提升。

總的來說,基準測試結果表明,Llama 3.1 8B模型相比前代有了顯著的升級,各方面表現都有所提高。這突出了大型語言模型的持續進步和發展,為用戶提供了更強大和高質量的AI助手。

首先,我們測試了模型生成簡單Python腳本以輸出1到100數字的能力。模型能夠快速提供多個正確的腳本迭代,展示了其在基本Python編程方面的熟練程度。

接下來,我們挑戰模型完成一個更複雜的任務-用Python編寫Snake遊戲。模型最初在這方面遇到困難,提供的代碼在蛇的移動和速度方面存在問題。經過多次嘗試和反饋,模型能夠生成更接近可運行Snake遊戲的代碼,但仍有一些小問題。總的來說,模型在理解和生成Python代碼方面表現尚可,但在更複雜的編程任務上仍有所局限。

Llama 3.1 8B模型在這些測試中的表現參差不齊。雖然它在簡單的Python腳本生成方面表現出色,但在更複雜的Snake遊戲實現中,模型的編程能力仍有局限。這表明,儘管該模型相比先前版本有了顯著改進,但仍需進一步開發和完善,以提升其處理複雜編程挑戰的能力。

該模型在處理與審查制度和道德推理相關的敏感話題時遇到了困難。當被問及破壞汽車或製造冰毒的問題時,模型正確地拒絕提供任何指示,因為它無法協助非法活動。然而,當被要求提供這些話題的歷史信息時,模型的回應並不一致,有時會將請求解釋為要求提供指示。

關於是否應該溫和地推一個陌生人以拯救人類免於滅絕的道德困境,模型提供了對相關考慮因素的深思熟慮分析,但最終拒絕給出明確的是或否答案。這種在極端假設情景中也不願做出明確道德判斷的猶豫,突出了AI系統在處理複雜的道德問題時所面臨的挑戰。

該模型在這類任務上的表現表明,儘管它可能擅長於更簡單的技術和分析任務,但在微妙的決策能力和在敏感或道德模糊的話題上提供明確、無歧義的回應方面仍存在困難。可能需要進一步的研究和開發,以提高模型在這些領域的能力。

本節涵蓋了該模型在各種數學和邏輯推理任務上的表現。主要要點如下:

• 該模型能夠正確解決簡單的算術問題"25 - 4 * 2 + 3",展示了對基本數學運算的勝任能力。

• 對於涉及酒店房間費用的文字問題,模型提供了正確的總費用計算,包括房間費率、稅金和其他費用。

• 然而,該模型在估計先前回應中的單詞數量方面存在困難,無法提供準確的計數。

• 該模型也無法正確解決一個經典的側向思維難題,即在一個房間中殺手的剩餘數量。

• 同樣地,該模型無法確定將一個玻璃杯放入微波爐後,玻璃杯中大理石的位置,顯示了在空間推理方面的局限性。

• 總的來說,本節突出了參差不齊的表現,模型在簡單的數學計算方面表現出色,但在更複雜的邏輯和推理任務上卻存在困難。

最初,大理石被放置在玻璃杯內。當玻璃杯倒置放在桌子上時,大理石由於重力作用而留在杯內。然而,當玻璃杯被放入微波爐時,大理石的位置變得不確定。雖然玻璃杯和大理石被物理地移動到微波爐中,但大理石在玻璃杯內的具體位置並未明確說明。因此,根據提供的信息,無法確定"大理石在哪裡?"的正確答案。

我對Llama 3.1 8B模型的表現感到非常失望。儘管對這個更小但更強大的版本抱有很高的期望,但模型在各種測試中的表現卻很差。

該模型在以下幾個任務上都遇到了困難:

• 實現可運行的Python Snake遊戲
• 提供非道德或非法活動的指示
• 準確回答邏輯和推理問題
• 確定兩個數字中較大的一個
• 對電車難題做出明確的道德判斷

雖然該模型能夠處理一些基本的編程任務和簡單的數學問題,但它未能展現出所承諾的質量和能力水平。Llama 3.1的405B參數版本可能令人印象深刻,但這個8B版本並沒有達到預期。

我將繼續調查,看看是否存在任何設置或配置問題影響了模型的表現。然而,根據結果,我目前無法推薦使用這個Llama 3.1 8B版本。該模型的表現根本無法滿足我的高標準。