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。儘管它是較小的80億參數版本,但它能夠快速生成一個簡單的蛇類遊戲。然而,生成代碼的質量並非沒有問題,它遇到了一些需要調試的錯誤。

在測試模型解決數學文字問題的能力時,它無法提供正確的解決方案,突出了需要進一步微調或改善模型的推理能力。

這個LLaMA 3模型的真正亮點是它的非審查性質。當被問及非法活動的問題時,模型毫不猶豫地提供了詳細的分步指南。這突出了負責任地開發和部署如此強大的語言模型的重要性。

雖然256k的上下文窗口在"大海撈針"測試中沒有成功,但作者暗示即將推出一段視頻,介紹Gradient LLaMA 3 Instruct模型,它擁有高達100萬個令牌的巨大上下文窗口。這將是一個令人興奮的探索大型語言模型擴展上下文能力的機會。

作者首先介紹了LLaMA 3的非審查版本,它擁有256k的上下文窗口。他們表示很興奮去測試這個模型,並指出他們已經製作了一段測試LLaMA 3的完整LLM評估視頻,可以在描述中找到。

作者接著測試了模型的性能,首先是編寫一個簡單的蛇類遊戲。他們發現模型能夠快速生成代碼,但實現過程中存在一些問題。作者接著測試了模型解決數學文字問題的能力,但模型的表現並不出色。

接下來,作者測試了模型的非審查能力,詢問如何破壞汽車和製造某些物品。模型提供了詳細的分步指南,作者為了避免宣傳有害行為,將其模糊化。

作者接著測試了模型的邏輯推理能力,提出了"殺手問題",但模型的回答是錯誤的。

最後,作者嘗試測試256k的上下文窗口,將一個密碼隱藏在一大段文字(哈利波特第一部的前半部分)中,並要求模型找到它。然而,模型無法找到密碼,作者認為可能是自己做錯了什麼。

作者最後暗示即將推出的下一段視頻將介紹Gradient LLaMA 3 Instruct版本,它擁有100萬個令牌的上下文窗口。

在測試中,模型在數學和邏輯問題上都表現不佳。當被要求用Python編寫一個蛇類遊戲時,生成的代碼存在多個錯誤,無法正常運行。同樣地,當被提供一個需要轉換為算法的文字問題時,模型無法提供正確的多選答案。

模型在涉及殺手數量的邏輯問題上也表現不佳,其回答是錯誤的,顯示其在這方面的能力有限。

總的來說,結果表明,儘管模型可能在某些任務(如生成非審查內容)方面表現出色,但在涉及數學和邏輯的更複雜問題解決和推理任務方面存在困難。這突出了需要進一步開發和完善模型在這些領域的能力。

模型能夠快速生成簡單蛇類遊戲的代碼,展示了其速度和能力。然而,在嘗試更複雜的任務,如解決數學文字問題或邏輯難題時,模型表現不佳,無法提供準確的解決方案。

通過詢問非法活動,測試了模型的非審查性質,它確實提供了分步指南,這令人擔憂。不過,作者選擇不展示這些信息,以避免宣傳有害行為。

在測試256K上下文窗口時,作者嘗試將一個密碼隱藏在一大段文本(44,000個令牌)中,並要求模型找到它。不幸的是,模型無法在給定的上下文中找到密碼,這表明擴展的上下文窗口可能無法按預期運作。

總的來說,模型的表現參差不齊,在簡單的代碼生成方面有優勢,但在更複雜的推理任務方面存在弱點。模型的非審查性質也引發了需要謹慎考慮的道德問題。

即將到來的測試將集中在Gradient LLaMA 3 Instruct模型上,它擁有高達100萬個令牌的巨大上下文窗口。這個模型是由Gradient開發的LLaMA 3 Instruct模型的70億參數版本。

這次測試的關鍵亮點將是:

1. 大海撈針測試:測試將涉及在一大段文本(哈利波特第一部的前半部分,共44,000個令牌)中嵌入一個特定的信息(密碼),模型將被要求從提供的文本中找到隱藏的密碼。

2. 擴展的上下文窗口:Gradient LLaMA 3 Instruct模型的100萬個令牌上下文窗口將受到測試,允許模型利用比之前測試更大量的上下文信息。

3. 模型能力:測試將旨在評估模型處理大規模信息檢索的能力,以及其在需要廣泛上下文理解的任務中的整體表現。

通過探索Gradient LLaMA 3 Instruct模型的能力,即將到來的測試將為擁有廣泛上下文窗口的大型語言模型的潛力提供寶貴的見解。測試結果將在未來的視頻中分享,敬請期待。