Llama 3 vs. GPT-4: Coding-, Reasoning- und Mathematik-Benchmarks zeigen überraschende Ergebnisse

Sie können mit dem Llama 3-Modell auf folgende Weise loslegen:

1. Probieren Sie die Demos mit Hugging Chat aus: Sie können auf der Hugging Chat-Plattform direkt mit dem 70-Milliarden-Parameter-Llama 3-Instruktionsmodell chatten.

2. Verwenden Sie es auf Meta AI Spaces: Sie können auch das 8-Milliarden-Parameter-Llama 3-Modell auf der Meta AI Spaces-Plattform testen.

3. Erkunden Sie andere Wege: Es gibt andere Plattformen wie Anthropic's AI Studio und viele weitere, auf denen Sie das Llama 3-Modell ausprobieren können.

Um loszulegen, können Sie die Links in der Beschreibung unten überprüfen. Der Autor erwähnte auch, dass er ein weiteres Video veröffentlichen wird, in dem gezeigt wird, wie man das Llama 3-Modell, einschließlich der unzensierten Version, installiert, also bleiben Sie dran.

Um die Reasoning-Fähigkeiten von Llama 3 zu beurteilen, haben wir das 8-Milliarden-Parameter-Modell und das 70-Milliarden-Parameter-Modell darauf getestet, die Relativitätstheorie in einfachen Worten für einen 8-Jährigen zu erklären.

Das 8-Milliarden-Parameter-Modell lieferte eine prägnante und fesselnde Erklärung, indem es anschauliche Analogien und einen erzählerischen Ansatz verwendete, um die Kernkonzepte der Relativität effektiv zu vermitteln. Die Antwort zeigte ein gutes Maß an Einfachheit, Klarheit und Verständnis, was sie für ein 8-jähriges Publikum gut geeignet macht.

Auch das 70-Milliarden-Parameter-Modell lieferte eine geradlinige und zugängliche Erklärung von Einsteins Theorie. Während es einen direkteren Ansatz als das 8-Milliarden-Modell verfolgte, gelang es der Antwort dennoch, die Schlüsselprinzipien der Relativität mithilfe von Beispielen wie dem Werfen eines Balls auf einem fahrenden Zug effektiv zu veranschaulichen. Die Erklärung konzentrierte sich auf den Zusammenhang von Zeit und Raum, was die Reasoning-Fähigkeiten des Modells weiter unterstrich.

Beide Modelle haben sich bei dieser Reasoning-Aufgabe hervorragend geschlagen und ihre Fähigkeit gezeigt, komplexe wissenschaftliche Konzepte in einfache, verständliche Begriffe zu übersetzen. Der erzählerische Ansatz des 8-Milliarden-Parameter-Modells könnte die Aufmerksamkeit und das Engagement eines 8-Jährigen möglicherweise etwas besser gefesselt haben als das 70-Milliarden-Modell, aber die Qualität der Erklärungen war insgesamt beeindruckend für beide Modelle.

Diese Ergebnisse zeigen die starken Reasoning-Fähigkeiten von Llama 3, die in einer Vielzahl von anspruchsvollen Problem-Solving- und konzeptionellen Aufgaben weiter getestet werden können. Die Leistung des Modells in dieser Bewertung deutet auf sein Potenzial hin, in realen Anwendungen zu glänzen, die klares, logisches Reasoning und die Fähigkeit erfordern, komplexe Ideen auf zugängliche Weise zu vermitteln.

Sowohl das 8-Milliarden-Parameter- als auch das 70-Milliarden-Parameter-Llama 3-Modell haben beeindruckende Python-Programmierfertigkeiten gezeigt. Als sie mit einem anspruchsvollen Problem konfrontiert wurden, den maximalen Gewinn zu finden, der durch den Kauf und Verkauf einer Aktie maximal zweimal erzielt werden kann, konnten die Modelle schrittweise Lösungen liefern.

Das 8-Milliarden-Parameter-Modell konnte den maximalen Gewinn von 6 $ korrekt berechnen, auch wenn die von ihm zurückgegebene Funktion nur einen Gewinn von 3 $ ergab. Das Modell konnte seine Überlegungen und seinen Ansatz auf klare und prägnante Weise erklären.

Das 70-Milliarden-Parameter-Modell ging einen Schritt weiter, indem es nicht nur den korrekten maximalen Gewinn von 6 $ ermittelte, sondern auch eine detailliertere und umfassendere Erklärung der Lösung lieferte. Es skizzierte das spezifische Skript und den Ansatz, den es verwendet hatte, um zur Endlösung zu gelangen.

Als sie aufgefordert wurden, ein vollständiges Snakes and Ladders-Spiel in Python unter Verwendung von Pygame zu erstellen, konnte das 70-Milliarden-Parameter-Llama 3-Modell den gesamten funktionsfähigen Code, einschließlich des Spielbretts und der funktionierenden Charaktere, generieren. Dies ist eine beachtliche Leistung, da andere Sprachmodelle oft Schwierigkeiten haben, funktionsfähigen Code für komplexe Spiele zu erstellen.

Insgesamt haben beide Llama 3-Modelle außergewöhnliche Python-Programmierfertigkeiten unter Beweis gestellt und ihre Fähigkeit gezeigt, komplexe Programmierprobleme zu lösen und funktionsfähigen Code zu generieren. Das 70-Milliarden-Parameter-Modell stach dabei mit seinen detailliierteren Erklärungen und seiner Fähigkeit, eine vollständig funktionierende Spielanwendung zu erstellen, besonders hervor.

Das Llama 3-Modell hat beeindruckende Fähigkeiten bei der Generierung von funktionsfähigem Code für ein Snakes and Ladders-Spiel unter Verwendung von PyGame gezeigt. Im Gegensatz zu anderen Sprachmodellen, die oft Schwierigkeiten haben, ausführbaren Code zu produzieren, konnte das Llama 3-Modell ein vollständiges Python-Skript generieren, das das Spielbrett erfolgreich darstellte und die Bewegung der Charaktere ermöglichte.

Als es aufgefordert wurde, ein Snakes and Ladders-Spiel in Python mit PyGame zu erstellen, generierte das Llama 3-Modell nicht nur den erforderlichen Code, sondern stellte auch sicher, dass das Spiel voll funktionsfähig war. Der generierte Code umfasste die Erstellung des Spielbretts, die Umsetzung der Charakterbewegung und die Integration von PyGame-Komponenten, um das Spiel zum Leben zu erwecken.

Diese Demonstration hebt die starken Fähigkeiten des Llama 3-Modells im Bereich der Spielentwicklung hervor. Die Fähigkeit des Modells, funktionsfähigen, ausführbaren Code zu generieren, hebt es von anderen Sprachmodellen ab, die oft Schwierigkeiten haben, Code zu erstellen, der ohne erheblichen manuellen Aufwand oder Debugging ausgeführt werden kann.

Die erfolgreiche Generierung des Snakes and Ladders-Spiels zeigt das Potenzial des Llama 3-Modells für verschiedene Aufgaben der Spielentwicklung, wie das Erstellen von Prototypen, die Umsetzung von Spielmechaniken und sogar die Entwicklung kompletter Spielprojekte. Diese Fähigkeit kann insbesondere für Entwickler, Spieldesigner und Hobbyisten wertvoll sein, die die Kraft von großen Sprachmodellen in ihren Spielentwicklungsworkflows nutzen möchten.

Sowohl das 8-Milliarden-Parameter- als auch das 70-Milliarden-Parameter-Llama 3-Modell haben starke Fähigkeiten bei der Lösung anspruchsvoller mathematischer Probleme gezeigt.

Als ihnen das Problem gestellt wurde, den maximalen Gewinn zu finden, der durch den Kauf und Verkauf einer Aktie maximal zweimal erzielt werden kann, konnte das 8-Milliarden-Parameter-Modell eine schrittweise Lösung liefern. Es berechnete den maximalen Gewinn von 6 $ korrekt, auch wenn die von ihm zurückgegebene Funktion nur einen Gewinn von 3 $ zeigte. Das Modell konnte das Problem aufschlüsseln und seine Überlegungen effektiv erklären.

Auch das 70-Milliarden-Parameter-Modell löste dasselbe Problem, und seine Antwort lieferte eine noch umfassendere Erklärung. Es ermittelte nicht nur den korrekten maximalen Gewinn von 6 $, sondern erläuterte auch im Detail die spezifischen Schritte und die Logik, die zu dieser Lösung führten. Die Erklärung des 70-Milliarden-Modells war polierter und besser artikuliert als die des 8-Milliarden-Modells.

Darüber hinaus konnten die Llama 3-Modelle, als sie aufgefordert wurden, ein Python-Skript zur Umsetzung des klassischen Snakes and Ladders-Spiels unter Verwendung von Pygame zu erstellen, funktionsfähigen Code generieren. Im Gegensatz zu anderen Sprachmodellen, die oft Schwierigkeiten haben, ausführbaren Code zu produzieren, konnten sowohl das 8-Milliarden-Parameter- als auch das 70-Milliarden-Parameter-Llama 3-Modell eine funktionierende Spielimplementierung mit einem grafischen Brett und Spielmechaniken erstellen.

Diese Ergebnisse zeigen die starken mathematischen Reasoning-Fähigkeiten von Llama 3 und seine Fähigkeit, abstrakte Probleme in funktionierende Codellösungen zu übersetzen. Die Leistung der Modelle bei diesen anspruchsvollen Aufgaben hebt ihr Potenzial als wertvolle Werkzeuge für eine Vielzahl von Anwendungen hervor, vom Problemlösen bis hin zur Softwareentwicklung.

Zusammenfassend haben das 8-Milliarden-Parameter- und das 70-Milliarden-Parameter-Llama 3-Modell beeindruckende Fähigkeiten in verschiedenen Benchmarks und Aufgaben unter Beweis gestellt.

Die Modelle konnten klare und prägnante Erklärungen der Relativitätstheorie liefern, die auf das Verständnis eines 8-Jährigen zugeschnitten waren. Beide Modelle zeigten starke Reasoning-Fähigkeiten und konnten die komplexen Konzepte effektiv in anschauliche Analogien übersetzen.

Als sie mit einem anspruchsvollen Python-Codingproblem konfrontiert wurden, konnten die Modelle die korrekte Lösung generieren, wobei das 70-Milliarden-Parameter-Modell eine detailliertere und umfassendere Erklärung des Ansatzes lieferte.

Darüber hinaus konnten die Modelle ein funktionsfähiges Snakes and Ladders-Spiel in Python, einschließlich des Spielbretts und der funktionierenden Charaktere, generieren. Dies zeigt die starken Code-Generierungsfähigkeiten der Modelle, die andere Sprachmodelle in dieser Hinsicht übertreffen.

Die Modelle haben auch ihre Leistungsfähigkeit bei der mathematischen Problemlösung unter Beweis gestellt, indem sie genaue Lösungen und detaillierte Erklärungen der zugrunde liegenden Konzepte lieferten.

Insgesamt haben sich die Llama 3-Modelle als hochgradig leistungsfähig erwiesen und viele proprietäre Modelle in verschiedenen Benchmarks und Aufgaben übertroffen. Mit der Veröffentlichung des 400-Milliarden-Parameter-Modells wird es spannend sein zu sehen, wie es die Grenzen der Leistungsfähigkeit von Open-Source-Sprachmodellen weiter vorantreibt.