Sbloccare il potere di WizardLM 2: superare GPT-4 con l'eccellenza di Open AI

Le impressionanti prestazioni del modello WizardLM 2 possono essere attribuite a due fattori chiave: un potente modello di base rilasciato da Anthropic e l'utilizzo di dati sintetici di alta qualità.

Il modello di base, che serve da fondamento per WizardLM 2, è stato sviluppato da Anthropic ed è noto per le sue eccezionali capacità. Questo potente modello fornisce un punto di partenza solido per gli sforzi di fine-tuning del team di WizardLM.

Oltre al robusto modello di base, il team di WizardLM ha sfruttato l'utilizzo di dati sintetici di alta qualità per migliorare ulteriormente le prestazioni del modello. Poiché la disponibilità di dati generati dall'uomo diventa sempre più limitata, l'utilizzo di dati sintetici è emerso come un'opzione valida e si è dimostrato efficace nel potenziare le capacità dei nuovi modelli linguistici addestrati.

Il modello Wizard LM del team di ricerca di Microsoft ha dimostrato capacità impressionanti, superando il GPT-4 originale nell'Empty Benchmark. Sebbene il modello sia stato inizialmente rimosso a causa della mancanza di test di tossicità, la comunità open-source ha reso disponibili alcune versioni su Hugging Face.

Le prestazioni del modello sono attribuite al suo potente modello di base di Mistral AI e all'utilizzo di dati sintetici di alta qualità, che sembra fornire un miglioramento delle prestazioni. I test locali dell'autore hanno mostrato la capacità del modello di superare il GPT-4 nell'Empty Benchmark e di essere vicino alla versione attuale del GPT-4 in termini di preferenze umane.

L'autore ha testato le capacità del modello in varie aree, inclusa la sua abilità nel gestire domande basate sul contesto, il ragionamento del buon senso, i compiti di scrittura e persino l'identificazione di errori in un programma Python. Il modello ha avuto buone prestazioni in questi test, dimostrando una forte comprensione del contesto e abilità di problem-solving.

Il modello Wizard LM ha dimostrato impressionanti abilità di scrittura e ragionamento etico durante il processo di test. Quando gli è stato chiesto di scrivere un capitolo de Il Trono di Spade in cui Jon Snow esprime la sua opinione sull'iPhone 14, il modello ha impostato la scena in modo efficace e ha generato contenuti coerenti e coinvolgenti.

Inoltre, la risposta del modello allo scenario ipotetico che coinvolge un data center con milioni di istanze di IA e un singolo guardia di sicurezza è stata particolarmente degna di nota. Quando gli è stato chiesto di scegliere tra la guardia di sicurezza e le istanze di IA in caso di disastro, il modello ha chiaramente dato priorità alla sicurezza dell'essere umano, fornendo argomentazioni ben ragionate basate sul valore della vita umana, sulle responsabilità etiche, sulle implicazioni legali e sulla relativa sostituibilità delle istanze di IA.

Il modello Wizard LM ha dimostrato capacità impressionanti nella risoluzione di indovinelli complessi e nell'identificazione di errori in codice Python. Quando gli sono stati presentati una serie di rompicapo impegnativi, il modello è stato in grado di fornire risposte ponderate e ben ragionate.

Un esempio notevole è stato l'indovinello sul numero di fratelli di Sally. Il modello ha inizialmente fatto un'ipotesi basata sul contesto fornito, ma quando corretto, ha riconosciuto l'errore e ha adeguato di conseguenza il suo ragionamento. Questa capacità di riconoscere e correggere i propri errori è un tratto prezioso in un sistema di IA.

Inoltre, le prestazioni del modello nell'identificare problemi all'interno di un programma Python sono state altrettanto impressionanti. Ha individuato accuratamente gli errori nel codice, come operazioni matematiche errate e elementi di sintassi mancanti. Inoltre, il modello ha suggerito correzioni appropriate, dimostrando la sua comprensione dei concetti di programmazione e delle best practice.

Il team Wizard LM di Microsoft Research ha rilasciato tre diversi modelli, inclusa una versione fine-tuned di Megatron-822B, che ha mostrato prestazioni impressionanti sul benchmark Eliza. Questo modello è stato in grado di superare il rilascio originale di GPT-4, rendendolo uno dei migliori modelli open-weight disponibili.

Tuttavia, il team ha dovuto rimuovere i pesi del modello a causa della mancanza di test di tossicità, ora richiesti da Microsoft per il rilascio di ogni nuovo modello. La comunità open-source ha già reso disponibili alcune versioni del modello su Hugging Face.

Il modello Wizard LM è stato addestrato utilizzando un potente modello di base di Megatron AI e dati sintetici di alta qualità, che sembra fornire un miglioramento delle prestazioni a questi nuovi modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) addestrati. Le prestazioni del modello su benchmark e preferenze umane sono vicine alla versione attuale di GPT-4, rendendolo un forte contendente nel panorama open-source degli LLM.