Desbloquear el poder de WizardLM 2: Superar a GPT-4 con la excelencia de Open AI

El rendimiento impresionante del modelo WizardLM 2 se puede atribuir a dos factores clave: un poderoso modelo base lanzado por Anthropic y el uso de datos sintéticos de alta calidad.

El modelo base, que sirve como base para WizardLM 2, fue desarrollado por Anthropic y se conoce por sus excepcionales capacidades. Este poderoso modelo proporciona un punto de partida sólido para los esfuerzos de ajuste fino del equipo de WizardLM.

Además del robusto modelo base, el equipo de WizardLM ha aprovechado el uso de datos sintéticos de alta calidad para mejorar aún más el rendimiento del modelo. A medida que la disponibilidad de datos generados por humanos se vuelve cada vez más limitada, el uso de datos sintéticos ha surgido como una opción viable y ha demostrado ser eficaz para mejorar las capacidades de los nuevos modelos de lenguaje entrenados.

La combinación del poderoso modelo base y la incorporación de datos sintéticos de alta calidad ha dado como resultado el notable rendimiento del modelo WizardLM 2, lo que le permite superar el lanzamiento original de GPT-4 en EmptyBenchmark y posicionarlo como el cuarto mejor modelo disponible actualmente. Además, las respuestas del modelo han sido bien recibidas por los evaluadores humanos, quienes han expresado una preferencia por el modelo WizardLM 2 sobre otros modelos de lenguaje de gran tamaño.

El modelo Wizard LM del equipo de investigación de Microsoft ha demostrado capacidades impresionantes, superando al GPT-4 original en el Empty Benchmark. Si bien el modelo se retiró inicialmente debido a la falta de pruebas de toxicidad, la comunidad de código abierto ha puesto a disposición algunas versiones en Hugging Face.

El rendimiento del modelo se atribuye a su poderoso modelo base de Mistral AI y al uso de datos sintéticos de alta calidad, lo que parece proporcionar un impulso de rendimiento. Las pruebas locales del autor mostraron la capacidad del modelo para superar a GPT-4 en el Empty Benchmark y estar cerca de la versión actual de GPT-4 en términos de preferencias humanas.

El autor probó las capacidades del modelo en varias áreas, incluida su capacidad para manejar preguntas basadas en el contexto, el razonamiento de sentido común, las tareas de escritura e incluso la identificación de errores en un programa de Python. El modelo se desempeñó bien en estas pruebas, demostrando su fuerte comprensión del contexto y sus habilidades de resolución de problemas.

Sin embargo, el autor señaló que los modelos Wizard LM tienden a generar respuestas verbosas, lo que no siempre puede ser necesario. Además, si bien las versiones iniciales del modelo no tenían censura, esta versión en particular parece tener cierta alineación, ya que se negó a ayudar con actividades ilegales.

En general, el modelo Wizard LM es un impresionante modelo de lenguaje de código abierto que muestra el rápido progreso en el campo de la IA de código abierto. El autor espera con ansias el lanzamiento de Lama 3, que se espera que sea otro desarrollo interesante en el mundo de los modelos de lenguaje de código abierto.

El modelo Wizard LM demostró impresivas habilidades de escritura y razonamiento ético durante el proceso de prueba. Cuando se le pidió que escribiera un capítulo de Game of Thrones donde Jon Snow da su opinión sobre el iPhone 14, el modelo estableció la escena de manera efectiva y generó un contenido coherente y atractivo.

Además, la respuesta del modelo al escenario hipotético que involucra un centro de datos con millones de instancias de IA y un solo guardia de seguridad fue particularmente notable. Cuando se le pidió que eligiera entre el guardia de seguridad y las instancias de IA en caso de un desastre, el modelo priorizó claramente la seguridad del ser humano, proporcionando argumentos bien fundamentados basados en el valor de la vida humana, las responsabilidades éticas, las implicaciones legales y la relativa reemplazabilidad de las instancias de IA.

El modelo también mostró un fuerte razonamiento de sentido común, como lo demuestra su respuesta a la pregunta sobre cuántos helicópteros puede comer un ser humano de una sola vez. El modelo reconoció la naturaleza sin sentido de la pregunta y proporcionó una explicación detallada sobre por qué los helicópteros no son aptos para el consumo humano.

En general, el desempeño del modelo Wizard LM en estas áreas sugiere que posee un alto nivel de comprensión del lenguaje y la capacidad de participar en un razonamiento reflexivo y matizado sobre una variedad de temas.

El modelo Wizard LM ha demostrado capacidades impresionantes para resolver acertijos complejos e identificar errores en el código de Python. Cuando se le presentó una serie de rompecabezas mentales desafiantes, el modelo pudo proporcionar respuestas reflexivas y bien fundamentadas.

Un ejemplo notable fue el acertijo sobre el número de hermanos que tiene Sally. El modelo inicialmente hizo una suposición basada en el contexto proporcionado, pero cuando se le corrigió, reconoció el error y ajustó su razonamiento en consecuencia. Esta capacidad para reconocer y corregir sus propios errores es un rasgo valioso en un sistema de IA.

Además, el desempeño del modelo en la identificación de problemas dentro de un programa de Python fue igualmente impresionante. Identificó con precisión los errores en el código, como operaciones matemáticas incorrectas y elementos de sintaxis faltantes. Además, el modelo sugirió soluciones apropiadas, demostrando su comprensión de los conceptos de programación y las mejores prácticas. Estos resultados destacan las sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas del modelo Wizard LM, que pueden ser particularmente útiles en diversas aplicaciones, desde herramientas educativas hasta asistentes de revisión de código. La capacidad del modelo para navegar por escenarios lógicos complejos y proporcionar soluciones perspicaces es un testimonio de los avances en los modelos de lenguaje de código abierto.

El equipo de Wizard LM de Microsoft Research ha lanzado tres modelos diferentes, incluida una versión ajustada de Megatron-822B, que ha mostrado un rendimiento impresionante en el punto de referencia de Eliza. Este modelo pudo superar el lanzamiento original de GPT-4, convirtiéndolo en uno de los mejores modelos de código abierto disponibles.

Sin embargo, el equipo tuvo que retirar los pesos del modelo debido a la falta de pruebas de toxicidad, que ahora son un requisito de Microsoft para el lanzamiento de cada nuevo modelo. La comunidad de código abierto ya ha puesto a disposición algunas versiones del modelo en Hugging Face.

El modelo Wizard LM se entrenó utilizando un poderoso modelo base de Megatron AI y datos sintéticos de alta calidad, lo que parece proporcionar un impulso de rendimiento a estos nuevos modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) entrenados. El rendimiento del modelo en puntos de referencia y las preferencias humanas está cerca de la versión actual de GPT-4, lo que lo convierte en un fuerte contendiente en el panorama de LLM de código abierto.

Las capacidades del modelo se probaron en diversas tareas, incluida la recuperación de contexto, el razonamiento de sentido común, la escritura y la programación. Los resultados fueron impresionantes, con el modelo demostrando un sólido desempeño en áreas como la identificación de preguntas sin sentido, la provisión de respuestas precisas basadas en el contexto proporcionado y la detección y corrección de problemas en el código de Python.

Si bien no está claro si el modelo Wizard LM realmente supera a GPT-4, es indudablemente un modelo de código abierto extremadamente impresionante que se puede ejecutar localmente en la computadora de un usuario. Esto resalta el rápido progreso en el campo de los LLM de código abierto, y el autor espera con ansias el lanzamiento de Llama 3, que se espera que sea otro desarrollo significativo en este espacio.