لاما 3 مقابل GPT-4: مقاييس البرمجة والاستدلال والرياضيات تكشف عن نتائج مذهلة

يمكنك البدء باستخدام نموذج Llama 3 بالطرق التالية:

1. جرّب الديمو مع Hugging Chat: يمكنك الوصول إلى نموذج Llama 3 المعلّم ذي المعلمة البالغة 70 مليار وبدء المحادثة معه على منصة Hugging Chat.

2. استخدمه على Meta AI Spaces: يمكنك أيضًا اختبار نموذج Llama 3 ذي المعلمة البالغة 8 مليارات على منصة Meta AI Spaces.

3. استكشف طرقًا أخرى: هناك منصات أخرى مثل AI Studio التابع لشركة Anthropic وغيرها حيث يمكنك تجربة نموذج Llama 3.

لتقييم قدرات الاستدلال لدى Llama 3، قمنا باختبار نموذج المعلمة البالغة 8 مليارات والنموذج ذي المعلمة البالغة 70 مليار على قدرتهما على شرح نظرية النسبية بلغة بسيطة لطفل عمره 8 سنوات.

قدم نموذج المعلمة البالغة 8 مليارات شرحًا موجزًا وجذابًا، باستخدام تشبيهات ملموسة ونهج قصصي لنقل المفاهيم الأساسية للنسبية بفعالية. أظهر الرد مستوى جيد من البساطة والوضوح والفهم، مما جعله مناسبًا للغاية لجمهور الأطفال في عمر 8 سنوات.

وبالمثل، قدم نموذج المعلمة البالغة 70 مليار شرحًا مباشرًا وميسرًا لنظرية أينشتاين. وبينما اتبع نهجًا أكثر مباشرة مقارنة بنموذج 8 مليارات، إلا أن الرد ما زال قادرًا على توضيح المبادئ الرئيسية للنسبية باستخدام أمثلة مثل إلقاء كرة على قطار متحرك. ركز الشرح على الترابط بين الزمان والمكان، مما عزز قدرات الاستدلال لدى النموذج.

أظهر كلا النموذجين أداءً رائعًا في هذه المهمة الاستدلالية، مما يُظهر قدرتهما على تحويل المفاهيم العلمية المعقدة إلى مصطلحات بسيطة وسهلة الفهم. قد يكون نهج السرد القصصي لنموذج المعلمة البالغة 8 مليارات قد تفوق قليلاً على نموذج المعلمة البالغة 70 مليار من حيث الحفاظ على انتباه وإشراك طفل عمر 8 سنوات، ولكن كان جودة الشروحات متميزة لكلا النموذجين.

تُظهر هذه النتائج قوة مهارات الاستدلال لدى Llama 3، والتي يمكن اختبارها بشكل أكبر عبر مجموعة متنوعة من مهام حل المشكلات والمفاهيم الصعبة. يُشير أداء النموذج في هذا التقييم إلى إمكاناته المحتملة للتفوق في التطبيقات العملية التي تتطلب استدلالاً منطقيًا واضحًا والقدرة على نقل الأفكار المعقدة بطريقة ميسرة.

أظهر كل من نموذج Llama 3 ذي المعلمة البالغة 8 مليارات والنموذج ذي المعلمة البالغة 70 مليار قدرات برمجة Python مвпечатляющة. عند مواجهتهما بمشكلة صعبة تتمثل في إيجاد أقصى ربح يمكن الحصول عليه من خلال شراء وبيع سهم مرتين كحد أقصى، تمكنا من تقديم حلول خطوة بخطوة.

تمكن نموذج المعلمة البالغة 8 مليارات من حساب أقصى ربح بقيمة 6 دولارات بشكل صحيح، على الرغم من أن الدالة التي أرجعها أظهرت ربحًا بقيمة 3 دولارات. تمكن النموذج من شرح منطقه وأسلوبه بطريقة واضحة ومقتضبة.

ذهب نموذج المعلمة البالغة 70 مليار خطوة إلى الأمام، حيث لم يحصل فقط على أقصى ربح صحيح بقيمة 6 دولارات، ولكن قدم أيضًا شرحًا مفصلاً وشاملاً للحل. وضح النموذج السكربت المحدد والنهج الذي استخدمه للوصول إلى الإجابة النهائية.

عندما طُلب منه إنشاء لعبة Snakes and Ladders كاملة في Python باستخدام Pygame، تمكن نموذج Llama 3 ذي المعلمة البالغة 70 مليار من إنشاء رمز كامل للعبة، بما في ذلك لوحة اللعبة والشخصيات الوظيفية. هذا إنجاز كبير، حيث غالبًا ما تواجه نماذج اللغة الأخرى صعوبات في إنتاج رمز تشغيلي للألعاب المعقدة.

بشكل عام، أظهر كلا نموذجي Llama 3 مهارات برمجة Python استثنائية، مما يُظهر قدرتهما على حل المشكلات البرمجية المعقدة وإنشاء رمز وظيفي. وبشكل خاص، تميز نموذج المعلمة البالغة 70 مليار بشروحاته الأكثر تفصيلاً وقدرته على إنشاء تطبيق لعبة كامل وقابل للتشغيل.

أظهر نموذج Llama 3 قدرات مвпечатляющة في إنشاء رمز وظيفي لعبة Snakes and Ladders باستخدام PyGame. على عكس نماذج اللغة الأخرى التي غالبًا ما تواجه صعوبات في إنتاج رمز قابل للتشغيل، تمكن نموذج Llama 3 من إنشاء سكربت Python كامل ينجح في عرض لوحة اللعبة والسماح بحركة الشخصيات.

عندما طُلب منه إنشاء لعبة Snakes and Ladders في Python باستخدام PyGame، لم ينشئ نموذج Llama 3 فقط الرمز اللازم، ولكن أيضًا ضمن أن اللعبة تعمل بشكل كامل. تضمن الرمز المنشأ إنشاء لوحة اللعبة، وتنفيذ حركة الشخصيات، وتكامل مكونات PyGame لإحياء اللعبة.

يُسلط هذا العرض الضوء على القدرات القوية لنموذج Llama 3 في مجال تطوير الألعاب. تُميز قدرة النموذج على إنشاء رمز وظيفي وقابل للتشغيل عن نماذج اللغة الأخرى، والتي غالبًا ما تواجه صعوبات في إنتاج رمود يمكن تنفيذها دون تدخل أو تصحيح يدوي كبير.

يُظهر النجاح في إنشاء لعبة Snakes and Ladders إمكانات نموذج Llama 3 في مهام تطوير الألعاب المختلفة، مثل إنشاء النماذج الأولية، وتنفيذ ميكانيكيات اللعبة، وحتى تطوير مشاريع ألعاب كاملة. قد تكون هذه القدرة مفيدة بشكل خاص للمطورين ومصممي الألعاب والهواة الذين يبحثون عن الاستفادة من قوة نماذج اللغة الكبيرة في سير عملهم في تطوير الألعاب.

أظهر كل من نموذج Llama 3 ذي المعلمة البالغة 8 مليارات والنموذج ذي المعلمة البالغة 70 مليار قدرات قوية في حل المشكلات الرياضية الصعبة.

عندما واجها مشكلة إيجاد أقصى ربح يمكن الحصول عليه من خلال شراء وبيع سهم مرتين كحد أقصى، تمكن نموذج المعلمة البالغة 8 مليارات من تقديم حل خطوة بخطوة. حسب أقصى ربح بقيمة 6 دولارات بشكل صحيح، على الرغم من أن الدالة التي أرجعها أظهرت ربحًا بقيمة 3 دولارات فقط. تمكن النموذج من تفكيك المشكلة وشرح منطقه بفعالية.

حل نموذج المعلمة البالغة 70 مليار نفس المشكلة أيضًا، وقدم رده شرحًا أكثر شمولاً. لم يصل فقط إلى أقصى ربح صحيح بقيمة 6 دولارات، ولكن فصّل الخطوات والمنطق المستخدم للوصول إلى هذا الحل. كان شرح نموذج المعلمة البالغة 70 مليار أكثر إتقانًا وتعبيرًا مقارنة بنموذج المعلمة البالغة 8 مليارات.

علاوة على ذلك، عندما طُلب منهما إنشاء سكربت Python لتنفيذ لعبة Snakes and Ladders التقليدية باستخدام Pygame، تمكن نماذج Llama 3 من إنشاء رمز وظيفي. على عكس نماذج اللغة الأخرى التي غالبًا ما تواجه صعوبات في إنتاج رمود قابلة للتشغيل، تمكن كل من نموذج Llama 3 ذي المعلمة البالغة 8 مليارات والنموذج ذي المعلمة البالغة 70 مليار من إنشاء تنفيذ لعبة عاملة، بما في ذلك لوحة رسومية وميكانيكيات اللعبة.

تُظهر هذه النتائج قدرات الاستدلال الرياضي القوية لدى Llama 3 وقدرته على ترجمة المشكلات المجردة إلى حلول رمزية عاملة. يُبرز أداء النماذج في هذه المهام الصعبة إمكاناتها كأدوات قيمة لمجموعة واسعة من التطبيقات، من حل المشكلات إلى تطوير البرمجيات.

في الختام، أظهر نموذج Llama 3، بكل من النسختين ذات المعلمة البالغة 8 مليارات والمعلمة البالغة 70 مليار، قدرات впечатляющة عبر مجموعة متنوعة من المعايير والمهام.

تمكن النماذج من تقديم شروحات واضحة ومقتضبة لنظرية النسبية، مصممة لفهم طفل عمر 8 سنوات. أظهر كلا النموذجين قدرات استدلالية قوية، حيث تمكنا من تفكيك المفاهيم المعقدة إلى تشبيهات ملموسة.

عندما واجها مشكلة برمجة Python صعبة، تمكنا من إنشاء الحل الصحيح، مع تقديم نموذج المعلمة البالغة 70 مليار شرحًا أكثر تفصيلاً وشمولاً للنهج المتبع.

علاوة على ذلك، تمكنا من إنشاء لعبة Snakes and Ladders وظيفية في Python، بما في ذلك لوحة اللعبة والشخصيات الفعالة. يُظهر هذا قدرات إنشاء ال