Llama 3 vs. GPT-4 : les tests de codage, de raisonnement et de mathématiques révèlent des résultats surprenants

Vous pouvez commencer avec le modèle Llama 3 de la manière suivante :

1. Essayez les démonstrations avec Hugging Chat : vous pouvez accéder au modèle d'instruction Llama 3 de 70 milliards de paramètres et commencer à discuter avec lui directement sur la plateforme Hugging Chat.

2. Utilisez-le sur Meta AI Spaces : vous pouvez également tester le modèle Llama 3 de 8 milliards de paramètres sur la plateforme Meta AI Spaces.

3. Explorez d'autres voies : il existe d'autres plateformes comme l'AI Studio d'Anthropic et bien d'autres où vous pouvez essayer le modèle Llama 3.

Pour commencer, vous pouvez consulter les liens fournis dans la description ci-dessous. L'auteur a également mentionné qu'il réalisera une autre vidéo présentant comment installer le modèle Llama 3, y compris la version non censurée, alors n'hésitez pas à rester à l'écoute pour cela.

Pour évaluer les capacités de raisonnement de Llama 3, nous avons testé le modèle de 8 milliards de paramètres et le modèle de 70 milliards de paramètres sur leur capacité à expliquer la théorie de la relativité en des termes simples pour un enfant de 8 ans.

Le modèle de 8 milliards de paramètres a fourni une explication concise et attrayante, en utilisant des analogies pertinentes et une approche narrative pour transmettre efficacement les concepts de base de la relativité. La réponse a démontré un bon niveau de simplicité, de clarté et de compréhension, ce qui la rend bien adaptée à un public de 8 ans.

De même, le modèle de 70 milliards de paramètres a également fourni une explication simple et accessible de la théorie d'Einstein. Bien qu'adoptant une approche plus directe par rapport au modèle de 8 milliards, la réponse a réussi à illustrer efficacement les principes clés de la relativité à l'aide d'exemples comme lancer une balle dans un train en mouvement. L'explication s'est concentrée sur l'interconnexion du temps et de l'espace, renforçant davantage les capacités de raisonnement du modèle.

Les deux modèles se sont remarquablement bien comportés dans cette tâche de raisonnement, démontrant leur capacité à décomposer des concepts scientifiques complexes en termes simples et compréhensibles. L'approche narrative du modèle de 8 milliards de paramètres a peut-être légèrement surpassé le modèle de 70 milliards en termes de maintien de l'attention et de l'engagement d'un enfant de 8 ans, mais la qualité globale des explications a été impressionnante pour les deux modèles.

Ces résultats démontrent les solides capacités de raisonnement de Llama 3, qui peuvent être davantage testées dans une variété de tâches de résolution de problèmes complexes et de conceptualisation. Les performances du modèle dans cette évaluation suggèrent son potentiel à exceller dans des applications réelles nécessitant un raisonnement logique clair et la capacité de transmettre des idées complexes de manière accessible.

Les modèles Llama 3 de 8 milliards et de 70 milliards de paramètres ont démontré des capacités de codage Python impressionnantes. Lorsqu'on leur a présenté un problème difficile consistant à trouver le bénéfice maximal pouvant être obtenu en achetant et en vendant une action au maximum deux fois, les modèles ont été en mesure de fournir des solutions étape par étape.

Le modèle de 8 milliards de paramètres a réussi à calculer correctement le bénéfice maximal de 6 $, bien que la fonction qu'il a renvoyée n'ait affiché qu'un bénéfice de 3 $. Le modèle a été en mesure d'expliquer son raisonnement et son approche de manière claire et concise.

Le modèle de 70 milliards de paramètres est allé encore plus loin, non seulement en obtenant le bénéfice maximal correct de 6 $, mais aussi en fournissant une explication plus détaillée et complète de la solution. Il a décrit le script spécifique et l'approche qu'il a utilisés pour arriver à la réponse finale.

Lorsqu'on lui a demandé de créer un jeu complet de Serpents et Échelles en Python à l'aide de Pygame, le modèle Llama 3 de 70 milliards de paramètres a été en mesure de générer le code complet fonctionnel, y compris le plateau de jeu et les personnages opérationnels. Il s'agit d'une réalisation importante, car d'autres modèles de langage ont souvent du mal à produire du code opérationnel pour des jeux complexes.

Dans l'ensemble, les deux modèles Llama 3 ont démontré des compétences exceptionnelles en codage Python, montrant leur capacité à résoudre des problèmes de programmation complexes et à générer du code fonctionnel. Le modèle de 70 milliards de paramètres s'est particulièrement démarqué avec ses explications plus détaillées et sa capacité à créer une application de jeu entièrement opérationnelle.

Le modèle Llama 3 a démontré des capacités impressionnantes dans la génération de code fonctionnel pour un jeu de Serpents et Échelles à l'aide de PyGame. Contrairement à d'autres modèles de langage qui ont souvent du mal à produire du code exécutable, le modèle Llama 3 a été en mesure de générer un script Python complet qui a affiché avec succès le plateau de jeu et permis le déplacement des personnages.

Lorsqu'on lui a demandé de créer un jeu de Serpents et Échelles en Python avec PyGame, le modèle Llama 3 non seulement a généré le code nécessaire, mais a également veillé à ce que le jeu soit entièrement opérationnel. Le code généré comprenait la création du plateau de jeu, la mise en œuvre du déplacement des personnages et l'intégration des composants PyGame pour donner vie au jeu.

Cette démonstration met en évidence les solides capacités du modèle Llama 3 dans le domaine du développement de jeux. La capacité du modèle à générer du code fonctionnel et exécutable le distingue des autres modèles de langage, qui ont souvent du mal à produire du code qui peut être exécuté sans intervention manuelle ou débogage important.

La génération réussie du jeu de Serpents et Échelles met en évidence le potentiel du modèle Llama 3 dans diverses tâches de développement de jeux, telles que la création de prototypes, la mise en œuvre de mécaniques de jeu et même le développement de projets de jeux complets. Cette capacité peut être particulièrement précieuse pour les développeurs, les concepteurs de jeux et les passionnés qui cherchent à tirer parti de la puissance des modèles de langage de grande taille dans leurs flux de travail de développement de jeux.

Les modèles Llama 3 de 8 milliards et de 70 milliards de paramètres ont démontré de solides capacités dans la résolution de problèmes mathématiques complexes.

Lorsqu'on leur a présenté un problème consistant à trouver le bénéfice maximal pouvant être obtenu en achetant et en vendant une action au maximum deux fois, le modèle de 8 milliards de paramètres a été en mesure de fournir une solution étape par étape. Il a correctement calculé le bénéfice maximal de 6 $, bien que la fonction qu'il a renvoyée n'ait affiché qu'un bénéfice de 3 $. Le modèle a été en mesure de décomposer le problème et d'expliquer son raisonnement de manière efficace.

Le modèle de 70 milliards de paramètres a également résolu le même problème, et sa réponse a fourni une explication encore plus complète. Il est non seulement arrivé au bénéfice maximal correct de 6 $, mais a également détaillé les étapes et la logique spécifiques utilisées pour atteindre cette solution. L'explication du modèle de 70 milliards était plus soignée et mieux articulée que celle du modèle de 8 milliards.

En outre, lorsqu'on lui a demandé de créer un script Python pour mettre en œuvre le classique jeu de Serpents et Échelles à l'aide de Pygame, les modèles Llama 3 ont été en mesure de générer du code fonctionnel. Contrairement à d'autres modèles de langage qui ont souvent du mal à produire du code exécutable, les modèles Llama 3 de 8 milliards et de 70 milliards de paramètres ont réussi à créer une implémentation de jeu opérationnelle, avec un plateau graphique et des mécaniques de jeu.

Ces résultats démontrent les solides capacités de raisonnement mathématique de Llama 3 et sa capacité à traduire des problèmes abstraits en solutions de code opérationnelles. Les performances des modèles sur ces tâches difficiles soulignent leur potentiel à être des outils précieux pour une large gamme d'applications, de la résolution de problèmes au développement de logiciels.

En conclusion, le modèle Llama 3, dans ses versions de 8 milliards et de 70 milliards de paramètres, a démontré des capacités impressionnantes dans divers benchmarks et tâches.

Les modèles ont été en mesure de fournir des explications claires et concises de la théorie de la relativité, adaptées à la compréhension d'un enfant de 8 ans. Les deux modèles ont fait preuve de solides capacités de raisonnement, décomposant efficacement les concepts complexes en analogies pertinentes.

Lorsqu'on leur a demandé de résoudre un problème de codage Python difficile, les modèles ont été en mesure de générer la solution correcte, le modèle de 70 milliards de paramètres fournissant une explication plus détaillée et complète de l'approche.

En outre, les modèles ont été en mesure de générer un jeu de Serpents et Échelles fonctionnel en Python, y compris le plateau de jeu et les personnages opérationnels. Cela démontre les solides capacités de génération de code des modèles, les faisant surpasser d'autres modèles de langage à cet égard.

Les modèles ont également fait preuve de compétence dans la résolution de problèmes mathématiques, fournissant des solutions précises et des explications détaillées des concepts sous-jacents.

Dans l'ensemble, les modèles Llama 3 se sont avérés hautement capables, surpassant de nombreux modèles propriétaires dans divers benchmarks et tâches. Avec la sortie du modèle de 400 milliards de paramètres, il sera passionnant de voir comment il repoussera encore les limites des performances des modèles de langage open source.