Llama 3 vs. GPT-4: Puntuaciones de codificación, razonamiento y matemáticas revelan resultados sorprendentes

Puedes comenzar con el modelo Llama 3 de las siguientes maneras:

1. Prueba las demostraciones con Hugging Chat: Puedes acceder al modelo de instrucciones Llama 3 de 70 mil millones de parámetros y comenzar a chatear con él de inmediato en la plataforma Hugging Chat.

2. Usa en Meta AI Spaces: También puedes probar el modelo Llama 3 de 8 mil millones de parámetros en la plataforma Meta AI Spaces.

3. Explora otras vías: Hay otras plataformas como el Estudio de IA de Anthropic y muchas otras donde puedes probar el modelo Llama 3.

Para comenzar, puedes consultar los enlaces proporcionados en la descripción a continuación. El autor también mencionó que harán otro video que muestra cómo instalar el modelo Llama 3, incluida la versión sin censura, así que asegúrate de estar atento a eso.

Para evaluar las capacidades de razonamiento de Llama 3, probamos el modelo de 8 mil millones de parámetros y el modelo de 70 mil millones de parámetros en su capacidad para explicar la teoría de la relatividad en términos sencillos para un niño de 8 años.

El modelo de 8 mil millones de parámetros proporcionó una explicación concisa y atractiva, utilizando analogías relacionables y un enfoque narrativo para transmitir de manera efectiva los conceptos centrales de la relatividad. La respuesta demostró un buen nivel de sencillez, claridad y comprensión, lo que la hace adecuada para un público de 8 años.

De manera similar, el modelo de 70 mil millones de parámetros también brindó una explicación directa y accesible de la teoría de Einstein. Si bien adoptó un enfoque más directo en comparación con el modelo de 8 mil millones, la respuesta aún logró ilustrar de manera efectiva los principios clave de la relatividad utilizando ejemplos como lanzar una pelota en un tren en movimiento. La explicación se centró en la interconexión del tiempo y el espacio, reforzando aún más las capacidades de razonamiento del modelo.

Ambos modelos Llama 3, tanto el de 8 mil millones como el de 70 mil millones de parámetros, demostraron impresionantes habilidades de codificación en Python. Cuando se les presentó un problema desafiante para encontrar la máxima ganancia que se puede obtener al comprar y vender una acción como máximo dos veces, los modelos pudieron proporcionar soluciones paso a paso.

El modelo de 8 mil millones de parámetros pudo calcular correctamente la máxima ganancia de $6, a pesar de que la función que devolvió tenía una ganancia de $3. El modelo pudo explicar su razonamiento y enfoque de manera clara y concisa.

El modelo de 70 mil millones de parámetros fue un paso más allá, no solo obteniendo la máxima ganancia correcta de $6, sino también proporcionando una explicación más detallada y completa de la solución. Delineó el script específico y el enfoque que utilizó para llegar a la respuesta final.

El modelo Llama 3 demostró capacidades impresionantes para generar código funcional para un juego de Serpientes y Escaleras utilizando PyGame. A diferencia de otros modelos de lenguaje que a menudo tienen dificultades para producir código ejecutable, el modelo Llama 3 pudo generar un script de Python completo que mostraba con éxito el tablero del juego y permitía el movimiento de los personajes.

Cuando se le solicitó crear un juego de Serpientes y Escaleras en Python con PyGame, el modelo Llama 3 no solo generó el código necesario, sino que también se aseguró de que el juego estuviera completamente operativo. El código generado incluyó la creación del tablero de juego, la implementación del movimiento de los personajes y la integración de los componentes de PyGame para dar vida al juego.

Ambos modelos Llama 3, tanto el de 8 mil millones como el de 70 mil millones de parámetros, demostraron fuertes capacidades para resolver problemas matemáticos desafiantes.

Cuando se les presentó un problema para encontrar la máxima ganancia que se puede obtener al comprar y vender una acción como máximo dos veces, el modelo de 8 mil millones de parámetros pudo proporcionar una solución paso a paso. Calculó correctamente la máxima ganancia de $6, a pesar de que la función que devolvió solo mostraba una ganancia de $3. El modelo pudo descomponer el problema y explicar su razonamiento de manera efectiva.

El modelo de 70 mil millones de parámetros también resolvió el mismo problema, y su respuesta proporcionó una explicación aún más completa. No solo llegó a la máxima ganancia correcta de $6, sino que también detalló los pasos y la lógica específicos utilizados para llegar a esa solución. La explicación del modelo de 70 mil millones estaba más pulida y mejor articulada en comparación con el modelo de 8 mil millones.

En conclusión, el modelo Llama 3, tanto en la versión de 8 mil millones de parámetros como en la de 70 mil millones de parámetros, ha demostrado capacidades impresionantes en diversos puntos de referencia y tareas.

Los modelos pudieron proporcionar explicaciones claras y concisas de la teoría de la relatividad, adaptadas a la comprensión de un niño de 8 años. Ambos modelos mostraron fuertes habilidades de razonamiento, descomponiendo de manera efectiva los conceptos complejos en analogías relacionables.

Cuando se les encomendó resolver un problema de codificación en Python desafiante, los modelos pudieron generar la solución correcta, y el modelo de 70 mil millones de parámetros proporcionó una explicación más detallada y completa del enfoque.

Además, los modelos pudieron generar un juego funcional de Serpientes y Escaleras en Python, incluido el tablero de juego y los personajes funcionales. Esto muestra las sólidas capacidades de generación de código de los modelos, superando a otros modelos de lenguaje en este aspecto.

Los modelos también demostraron dominio en la resolución de problemas matemáticos, proporcionando soluciones precisas y explicaciones detalladas de los conceptos subyacentes.

En general, los modelos Llama 3 han demostrado ser altamente capaces, superando a muchos modelos propietarios en diversos puntos de referencia y tareas. A medida que se lance el modelo de 400 mil millones de parámetros, será emocionante ver cómo sigue ampliando los límites del rendimiento de los modelos de lenguaje de código abierto.