Llama 3 vs. GPT-4: Codering, redeneren en wiskundige benchmarks onthullen verrassende resultaten

U kunt op de volgende manieren aan de slag gaan met het Llama 3-model:

1. Probeer de demo's met Hugging Chat: U kunt direct toegang krijgen tot het Llama 3-instructiemodel met 70 miljard parameters en ermee beginnen te chatten op het Hugging Chat-platform.

2. Gebruik op Meta AI Spaces: U kunt ook het Llama 3-model met 8 miljard parameters testen op het Meta AI Spaces-platform.

3. Verken andere kanalen: Er zijn andere platforms zoals Anthropic's AI Studio en vele anderen waar u het Llama 3-model kunt uitproberen.

Om aan de slag te gaan, kunt u de links in de beschrijving hieronder bekijken. De auteur heeft ook vermeld dat ze nog een video zullen maken waarin wordt getoond hoe u het Llama 3-model, inclusief de ongecensureerde versie, kunt installeren, dus blijf op de hoogte van die video.

Om de redeneercapaciteiten van Llama 3 te beoordelen, hebben we het model met 8 miljard parameters en het model met 70 miljard parameters getest op hun vermogen om de relativiteitstheorie in eenvoudige bewoordingen uit te leggen aan een 8-jarige.

Het model met 8 miljard parameters gaf een bondige en boeiende uitleg, waarbij het gebruik maakte van herkenbare analogieën en een verhalende aanpak om de kernconcepten van de relativiteit effectief over te brengen. De reactie toonde een goed niveau van eenvoud, duidelijkheid en begrip, wat het goed geschikt maakt voor een 8-jarig publiek.

Ook het model met 70 miljard parameters leverde een rechtstreekse en toegankelijke uitleg van Einsteins theorie. Hoewel het een directere aanpak hanteerde in vergelijking met het 8 miljard model, slaagde de reactie er nog steeds in om de belangrijkste principes van de relativiteit effectief te illustreren met behulp van voorbeelden zoals het gooien van een bal op een bewegende trein. De uitleg richtte zich op de onderlinge verbondenheid van tijd en ruimte, wat verder de redeneercapaciteiten van het model onderstreepte.

Beide modellen presteerden uitstekend in deze redeneertaak, waarbij ze hun vermogen toonden om complexe wetenschappelijke concepten om te zetten in eenvoudige, begrijpelijke termen. De verhalende aanpak van het model met 8 miljard parameters had mogelijk een licht voordeel ten opzichte van het 70 miljard model in termen van het vasthouden van de aandacht en betrokkenheid van een 8-jarige, maar de algehele kwaliteit van de uitleg was indrukwekkend voor beide modellen.

Deze resultaten tonen de sterke redeneercapaciteiten van Llama 3, die verder kunnen worden getest in een verscheidenheid aan uitdagende probleemoplossings- en conceptuele taken. De prestatie van het model in deze beoordeling suggereert het potentieel om uit te blinken in real-world toepassingen die heldere, logische redenering en het vermogen om complexe ideeën op een toegankelijke manier over te brengen, vereisen.

Zowel het Llama 3-model met 8 miljard als met 70 miljard parameters toonden indrukwekkende Python-codeervaardigheden. Toen ze werden geconfronteerd met een uitdagend probleem om de maximale winst te vinden die kan worden behaald door maximaal twee keer aandelen te kopen en verkopen, waren de modellen in staat om stapsgewijze oplossingen te bieden.

Het model met 8 miljard parameters kon de maximale winst van $6 correct berekenen, hoewel de functie die het terugkeerde een winst van $3 liet zien. Het model kon zijn redenering en aanpak op een duidelijke en bondige manier uitleggen.

Het model met 70 miljard parameters ging een stap verder, niet alleen door de juiste maximale winst van $6 te krijgen, maar ook door een meer gedetailleerde en uitgebreide uitleg van de oplossing te geven. Het schetste het specifieke script en de aanpak die het gebruikte om tot het uiteindelijke antwoord te komen.

Wanneer ze de opdracht kregen om een volledig Slangen en Ladders-spel in Python te maken met behulp van Pygame, was het Llama 3-model met 70 miljard parameters in staat om de volledige werkende code te genereren, inclusief het speelbord en de functionele personages. Dit is een aanzienlijke prestatie, aangezien andere taalmodellen vaak moeite hebben om operationele code voor complexe spellen te produceren.

Over het algemeen toonden beide Llama 3-modellen uitzonderlijke Python-codeervaardigheden, waarbij ze hun vermogen toonden om complexe programmeerproblemen op te lossen en functionele code te genereren. Het model met 70 miljard parameters sprong er in het bijzonder uit met zijn meer gedetailleerde uitleg en zijn vermogen om een volledig werkend spel-applicatie te creëren.

Het Llama 3-model toonde indrukwekkende capaciteiten in het genereren van functionele code voor een Slangen en Ladders-spel met behulp van PyGame. In tegenstelling tot andere taalmodellen die vaak moeite hebben om uitvoerbare code te produceren, was het Llama 3-model in staat om een volledige Python-script te genereren dat het speelbord succesvol weergaf en karakterbewegingen mogelijk maakte.

Wanneer er werd gevraagd om een Slangen en Ladders-spel in Python met PyGame te maken, genereerde het Llama 3-model niet alleen de benodigde code, maar zorgde het er ook voor dat het spel volledig operationeel was. De gegenereerde code omvatte de creatie van het speelbord, de implementatie van karakterbewegingen en de integratie van PyGame-componenten om het spel tot leven te brengen.

Deze demonstratie benadrukt de sterke capaciteiten van het Llama 3-model op het gebied van game-ontwikkeling. Het vermogen van het model om functionele, uitvoerbare code te genereren, onderscheidt het van andere taalmodellen, die vaak moeite hebben om code te produceren die zonder aanzienlijke handmatige interventie of debugging kan worden uitgevoerd.

De succesvolle generatie van het Slangen en Ladders-spel toont het potentieel van het Llama 3-model voor verschillende game-ontwikkelingstaken, zoals het maken van prototypes, het implementeren van game-mechanica en zelfs het ontwikkelen van complete game-projecten. Deze capaciteit kan bijzonder waardevol zijn voor ontwikkelaars, game-ontwerpers en hobbyisten die de kracht van grote taalmodellen in hun game-ontwikkelingsworkflows willen benutten.

Zowel het Llama 3-model met 8 miljard als met 70 miljard parameters toonden sterke capaciteiten in het oplossen van uitdagende wiskundige problemen.

Wanneer ze werden geconfronteerd met een probleem om de maximale winst te vinden die kan worden behaald door maximaal twee keer aandelen te kopen en verkopen, kon het model met 8 miljard parameters een stapsgewijze oplossing bieden. Het berekende de maximale winst van $6 correct, hoewel de functie die het terugkeerde slechts een winst van $3 liet zien. Het model kon het probleem opdelen en zijn redenering effectief uitleggen.

Het model met 70 miljard parameters loste hetzelfde probleem ook op, en zijn reactie bood een nog uitgebreidere uitleg. Het bereikte niet alleen de juiste maximale winst van $6, maar gaf ook gedetailleerd de specifieke stappen en logica weer die het gebruikte om tot die oplossing te komen. De uitleg van het 70 miljard model was gepolijster en beter geformuleerd in vergelijking met het 8 miljard model.

Bovendien, toen ze de opdracht kregen om een Python-script te maken om het klassieke Slangen en Ladders-spel te implementeren met behulp van Pygame, konden de Llama 3-modellen functionele code genereren. In tegenstelling tot andere taalmodellen die vaak moeite hebben om uitvoerbare code te produceren, konden zowel het Llama 3-model met 8 miljard als met 70 miljard parameters een werkende game-implementatie creëren, compleet met een grafisch bord en game-mechanica.

Deze resultaten tonen de sterke wiskundige redeneercapaciteiten van Llama 3 en zijn vermogen om abstracte problemen om te zetten in werkende code-oplossingen. De prestaties van de modellen op deze uitdagende taken benadrukken hun potentieel om waardevolle hulpmiddelen te zijn voor een breed scala aan toepassingen, van probleemoplossing tot software-ontwikkeling.

Ter conclusie hebben het Llama 3-model, zowel de versie met 8 miljard parameters als de versie met 70 miljard parameters, indrukwekkende capaciteiten getoond op verschillende benchmarks en taken.

De modellen konden duidelijke en bondige uitleg geven over de relativiteitstheorie, afgestemd op het begrip van een 8-jarige. Beide modellen toonden sterke redeneercapaciteiten, waarbij ze de complexe concepten effectief omzetten in herkenbare analogieën.

Wanneer ze werden geconfronteerd met het oplossen van een uitdagend Python-codeerprobleem, konden de modellen de juiste oplossing genereren, waarbij het model met 70 miljard parameters een meer gedetailleerde en uitgebreide uitleg van de aanpak gaf.

Bovendien konden de modellen een functioneel Slangen en Ladders-spel in Python genereren, inclusief het speelbord en de functionele personages. Dit toont de sterke code-generatiecapaciteiten van de modellen, waarbij ze andere taalmodellen op dit gebied overtreffen.

De modellen toonden ook vaardigheid in het oplossen van wiskundige problemen, waarbij ze accurate oplossingen en gedetailleerde uitleg van de onderliggende concepten boden.

Overal hebben de Llama 3-modellen bewezen zeer capabel te zijn, waarbij ze veel eigendomsmodellen overtreffen op verschillende benchmarks en taken. Naarmate het 400 miljard parameter model wordt vrijgegeven, zal het spannend zijn om te zien hoe het de grenzen van de prestaties van open-source taalmodellen verder zal oprekken.