לאמה 3 לעומת GPT-4: בנצ'מרקים של קידוד, הנמקה ומתמטיקה חושפים תוצאות מפתיעות

אתה יכול להתחיל עם דגם Llama 3 בדרכים הבאות:

1. נסה את ההדגמות עם Hugging Chat: אתה יכול לגשת למודל ההוראה Llama 3 בעל 70 מיליארד פרמטרים ולהתחיל לשוחח איתו מיד על פלטפורמת Hugging Chat.

2. השתמש ב-Meta AI Spaces: אתה יכול גם לבחון את דגם Llama 3 בעל 8 מיליארד פרמטרים על פלטפורמת Meta AI Spaces.

3. חקור אפיקים אחרים: ישנן פלטפורמות אחרות כמו AI Studio של Anthropic ועוד רבות שבהן אתה יכול לנסות את דגם Llama 3.

כדי להעריך את יכולות ההסקה של Llama 3, בדקנו את דגם בעל 8 מיליארד פרמטרים והדגם בעל 70 מיליארד פרמטרים על יכולתם להסביר את תורת היחסות בצורה פשוטה לילד בן 8.

דגם בעל 8 מיליארד פרמטרים סיפק הסבר תמציתי ומעניין, תוך שימוש באנלוגיות מוכרות וגישה של סיפור לשם העברת המושגים העיקריים של היחסות בצורה אפקטיבית. התגובה הדגימה רמה טובה של פשטות, בהירות והבנה, מה שהופך אותה מתאימה לקהל יעד של ילד בן 8.

בדומה לכך, דגם בעל 70 מיליארד פרמטרים גם סיפק הסבר ישיר וזמין של תורת היחסות של איינשטיין. בעוד שאימץ גישה ישירה יותר בהשוואה לדגם בעל 8 מיליארד, התגובה עדיין הצליחה להדגים בצורה אפקטיבית את העקרונות המרכזיים של היחסות באמצעות דוגמאות כמו זריקת כדור על רכבת נעה. ההסבר התמקד בקשר ההדדי בין זמן ומרחב, מחזק עוד יותר את יכולות ההסקה של הדגם.

שני הדגמים הפגינו ביצועים מרשימים במשימה זו של הסקה, מדגימים את יכולתם לפרק מושגים מדעיים מורכבים לתנאים פשוטים ומובנים. הגישה של סיפור הסיפור של דגם בעל 8 מיליארד פרמטרים עשויה להיות מעט עדיפה על פני דגם בעל 70 מיליארד מבחינת שמירה על תשומת הלב והמעורבות של ילד בן 8, אך איכות ההסברים בכללותה הייתה מרשימה לשני הדגמים.

תוצאות אלה מדגימות את יכולות ההסקה החזקות של Llama 3, אשר ניתן לבחון אותן בהרחבה במגוון משימות פתרון בעיות מאתגרות ומשימות מושגיות. ביצועי הדגם בהערכה זו מצביעים על הפוטנציאל שלו להצטיין ביישומים בעולם האמיתי הדורשים הסקה לוגית ברורה והיכולת להעביר רעיונות מורכבים בצורה נגישה.

שני דגמי Llama 3 בעלי 8 מיליארד ו-70 מיליארד פרמטרים הפגינו יכולות תכנות Python מרשימות. כאשר הוצג להם בעיה מאתגרת למציאת הרווח המרבי שניתן להשיג על ידי קנייה ומכירה של מניה לכל היותר פעמיים, הדגמים היו מסוגלים לספק פתרונות שלב אחר שלב.

דגם בעל 8 מיליארד פרמטרים היה מסוגל לחשב נכונה את הרווח המרבי של 6$, למרות שהפונקציה שהוא החזיר הראתה רווח של 3$. הדגם היה מסוגל להסביר את ההיגיון והגישה שלו בצורה ברורה ותמציתית.

דגם בעל 70 מיליארד פרמטרים הלך צעד אחד הלאה, לא רק מקבל את הרווח המרבי הנכון של 6$, אלא גם מספק הסבר מפורט ומקיף יותר של הפתרון. הוא פירט את הסקריפט הספציפי והגישה שהוא השתמש כדי להגיע לתשובה הסופית.

דגם Llama 3 בעל 70 מיליארד פרמטרים הצליח ליצור קוד פייתון עבודה מלא עבור משחק הנחשים והסולמות באמצעות Pygame, כולל לוח המשחק והדמויות התפקודיות. זהו הישג משמעותי, שכן מודלי שפה אחרים לעתים קרובות נאבקים ליצור קוד תפעולי עבור משחקים מורכבים.

בכללותו, שני דגמי Llama 3 הפגינו יכולות תכנות Python מצוינות, מדגימים את יכולתם לפתור בעיות תכנות מורכבות וליצור קוד פונקציונלי. הדגם בעל 70 מיליארד פרמטרים בפרט בלט עם הסברים מפורטים יותר ויכולתו ליצור יישום משחק עובד במלואו.