Débloquer la puissance de WizardLM 2 : Surpasser GPT-4 avec l'excellence d'Open AI

La performance impressionnante du modèle WizardLM 2 peut être attribuée à deux facteurs clés : un modèle de base puissant publié par Anthropic et l'utilisation de données synthétiques de haute qualité.

Le modèle de base, qui sert de fondation au WizardLM 2, a été développé par Anthropic et est reconnu pour ses capacités exceptionnelles. Ce modèle puissant fournit un point de départ solide aux efforts d'ajustement fin de l'équipe WizardLM.

En plus du modèle de base robuste, l'équipe WizardLM a tiré parti de l'utilisation de données synthétiques de haute qualité pour améliorer davantage les performances du modèle. Alors que la disponibilité des données générées par l'homme devient de plus en plus limitée, l'utilisation de données synthétiques s'est avérée être une option viable et s'est révélée efficace pour améliorer les capacités des nouveaux modèles de langage entraînés.

La combinaison du modèle de base puissant et de l'incorporation de données synthétiques de haute qualité a permis d'obtenir les performances remarquables du modèle WizardLM 2, lui permettant de surpasser la version originale de GPT-4 sur EmptyBenchmark et de se positionner comme le quatrième meilleur modèle actuellement disponible. De plus, les réponses du modèle ont été bien accueillies par les évaluateurs humains, qui ont exprimé une préférence pour le modèle WizardLM 2 par rapport à d'autres grands modèles de langage.

Le modèle Wizard LM de l'équipe de recherche de Microsoft a démontré des capacités impressionnantes, surpassant le GPT-4 original sur l'Empty Benchmark. Bien que le modèle ait initialement été retiré en raison d'un manque de tests de toxicité, la communauté open source a rendu certaines versions disponibles sur Hugging Face.

Les performances du modèle sont attribuées à son puissant modèle de base de Mistral AI et à l'utilisation de données synthétiques de haute qualité, qui semblent apporter un boost de performances. Les tests locaux de l'auteur ont montré la capacité du modèle à surpasser GPT-4 sur l'Empty Benchmark et à se rapprocher de la version actuelle de GPT-4 en termes de préférences humaines.

L'auteur a testé les capacités du modèle dans divers domaines, notamment sa capacité à gérer les questions contextuelles, le raisonnement de bon sens, les tâches d'écriture et même à identifier les erreurs dans un programme Python. Le modèle s'est bien comporté dans ces tests, démontrant sa forte compréhension contextuelle et ses compétences de résolution de problèmes.

Cependant, l'auteur a noté que les modèles Wizard LM ont tendance à générer des réponses verbeux, ce qui n'est pas toujours nécessaire. De plus, bien que les versions initiales du modèle n'aient pas été censurées, cette version particulière semble avoir un certain alignement, car elle a refusé d'aider avec des activités illégales.

Dans l'ensemble, le modèle Wizard LM est un modèle de langage open-weight impressionnant qui montre les progrès rapides dans le domaine de l'IA open source. L'auteur attend avec impatience la sortie de Lama 3, qui devrait être un autre développement intéressant dans le monde des modèles de langage open source.

Le modèle Wizard LM a démontré des capacités d'écriture impressionnantes et un raisonnement éthique lors du processus de test. Lorsqu'on lui a demandé d'écrire un chapitre de Game of Thrones où Jon Snow donne son avis sur l'iPhone 14, le modèle a établi le décor de manière efficace et a généré un contenu cohérent et engageant.

En outre, la réponse du modèle au scénario hypothétique impliquant un centre de données avec des millions d'instances d'IA et un seul agent de sécurité a été particulièrement remarquable. Lorsqu'on lui a demandé de choisir entre l'agent de sécurité et les instances d'IA en cas de catastrophe, le modèle a clairement donné la priorité à la sécurité de l'être humain, en fournissant des arguments bien raisonnés basés sur la valeur de la vie humaine, les responsabilités éthiques, les implications juridiques et la remplaçabilité relative des instances d'IA.

Le modèle a également fait preuve d'un solide raisonnement de bon sens, comme en témoigne sa réponse à la question sur le nombre d'hélicoptères qu'un être humain peut manger en une seule fois. Le modèle a reconnu le caractère absurde de la question et a fourni une explication détaillée sur les raisons pour lesquelles les hélicoptères ne sont pas adaptés à la consommation humaine.

Dans l'ensemble, les performances du modèle Wizard LM dans ces domaines suggèrent qu'il possède un niveau élevé de compréhension du langage et la capacité de s'engager dans un raisonnement réfléchi et nuancé sur une variété de sujets.

Le modèle Wizard LM a démontré des capacités impressionnantes pour résoudre des énigmes complexes et identifier les erreurs dans le code Python. Lorsqu'on lui a présenté une série de casse-têtes difficiles, le modèle a été en mesure de fournir des réponses réfléchies et bien raisonnées.

Un exemple notable était l'énigme sur le nombre de frères de Sally. Le modèle a initialement fait une hypothèse basée sur le contexte fourni, mais lorsqu'il a été corrigé, il a reconnu l'erreur et ajusté son raisonnement en conséquence. Cette capacité à reconnaître et à corriger ses propres erreurs est un trait précieux dans un système d'IA.

En outre, les performances du modèle dans l'identification des problèmes au sein d'un programme Python ont été tout aussi impressionnantes. Il a correctement identifié les erreurs dans le code, comme les opérations mathématiques incorrectes et les éléments de syntaxe manquants. De plus, le modèle a suggéré des corrections appropriées, démontrant sa compréhension des concepts de programmation et des meilleures pratiques.

Ces résultats mettent en évidence les solides compétences analytiques et de résolution de problèmes du modèle Wizard LM, qui peuvent être particulièrement utiles dans diverses applications, des outils éducatifs aux assistants de révision de code. La capacité du modèle à naviguer dans des scénarios logiques complexes et à fournir des solutions perspicaces témoigne des progrès accomplis dans le domaine des modèles de langage open source.

L'équipe Wizard LM de Microsoft Research a publié trois modèles différents, dont une version affinée de Megatron-822B, qui a montré des performances impressionnantes sur le benchmark Eliza. Ce modèle a été en mesure de surpasser la version originale de GPT-4, en en faisant l'un des meilleurs modèles open-weight disponibles.

Cependant, l'équipe a dû retirer les poids du modèle en raison d'un manque de tests de toxicité, ce qui est désormais requis par Microsoft pour la publication de chaque nouveau modèle. La communauté open source a déjà rendu certaines versions du modèle disponibles sur Hugging Face.

Le modèle Wizard LM a été entraîné à l'aide d'un puissant modèle de base de Megatron AI et de données synthétiques de haute qualité, ce qui semble apporter un boost de performances à ces nouveaux modèles de langage (LLM) entraînés. Les performances du modèle sur les benchmarks et les préférences humaines sont proches de la version actuelle de GPT-4, en faisant un concurrent solide dans le paysage des LLM open source.

Les capacités du modèle ont été testées dans diverses tâches, notamment la récupération de contexte, le raisonnement de bon sens, l'écriture et la programmation. Les résultats ont été impressionnants, le modèle démontrant de fortes performances dans des domaines comme l'identification de questions absurdes, la fourniture de réponses précises en fonction du contexte fourni et la détection et la correction des problèmes dans le code Python.

Bien qu'il ne soit pas clair si le modèle Wizard LM surpasse réellement GPT-4, il s'agit indéniablement d'un modèle open source extrêmement impressionnant qui peut être exécuté localement sur l'ordinateur d'un utilisateur. Cela met en évidence les progrès rapides dans le domaine des LLM open source, et l'auteur attend avec impatience la sortie de Llama 3, qui devrait être un autre développement important dans cet espace.