Llama 3 vs. GPT-4: Benchmarks de Codificação, Raciocínio e Matemática Revelam Resultados Surpreendentes

Você pode começar a usar o modelo Llama 3 das seguintes maneiras:

1. Experimente os Demos com Hugging Chat: Você pode acessar o modelo de instrução Llama 3 de 70 bilhões de parâmetros e começar a conversar com ele imediatamente na plataforma Hugging Chat.

2. Use no Meta AI Spaces: Você também pode testar o modelo Llama 3 de 8 bilhões de parâmetros na plataforma Meta AI Spaces.

3. Explore Outras Opções: Existem outras plataformas, como o AI Studio da Anthropic e muitas outras, onde você pode experimentar o modelo Llama 3.

Para começar, você pode verificar os links fornecidos na descrição abaixo. O autor também mencionou que fará outro vídeo mostrando como instalar o modelo Llama 3, incluindo a versão não censurada, então fique atento a isso.

Para avaliar as capacidades de raciocínio do Llama 3, testamos o modelo de 8 bilhões de parâmetros e o modelo de 70 bilhões de parâmetros em sua capacidade de explicar a teoria da relatividade em termos simples para uma criança de 8 anos.

O modelo de 8 bilhões de parâmetros forneceu uma explicação concisa e envolvente, usando analogias relevantes e uma abordagem de narrativa para transmitir efetivamente os conceitos básicos da relatividade. A resposta demonstrou um bom nível de simplicidade, clareza e compreensão, sendo adequada para um público de 8 anos.

Da mesma forma, o modelo de 70 bilhões de parâmetros também forneceu uma explicação direta e acessível da teoria de Einstein. Embora adotando uma abordagem mais direta em comparação com o modelo de 8 bilhões, a resposta ainda conseguiu ilustrar efetivamente os princípios-chave da relatividade usando exemplos como jogar uma bola em um trem em movimento. A explicação se concentrou na interconexão entre o tempo e o espaço, reforçando ainda mais as capacidades de raciocínio do modelo.

Ambos os modelos se saíram muito bem nesta tarefa de raciocínio, demonstrando sua capacidade de decompor conceitos científicos complexos em termos simples e compreensíveis. A abordagem de narrativa do modelo de 8 bilhões de parâmetros pode ter tido uma pequena vantagem sobre o modelo de 70 bilhões em termos de manter a atenção e o envolvimento de uma criança de 8 anos, mas a qualidade geral das explicações foi impressionante para ambos os modelos.

Esses resultados demonstram as fortes habilidades de raciocínio do Llama 3, que podem ser ainda mais testadas em uma variedade de tarefas desafiadoras de resolução de problemas e conceituais. O desempenho do modelo nesta avaliação sugere seu potencial de se destacar em aplicações do mundo real que exigem raciocínio lógico claro e a capacidade de transmitir ideias complexas de maneira acessível.

Tanto o modelo Llama 3 de 8 bilhões quanto o de 70 bilhões de parâmetros demonstraram impressionantes habilidades de codificação em Python. Quando apresentados a um problema desafiador de encontrar o lucro máximo que pode ser obtido comprando e vendendo uma ação no máximo duas vezes, os modelos foram capazes de fornecer soluções passo a passo.

O modelo de 8 bilhões de parâmetros conseguiu calcular corretamente o lucro máximo de $6, mesmo que a função que retornou tivesse um lucro de $3. O modelo foi capaz de explicar seu raciocínio e abordagem de maneira clara e concisa.

O modelo de 70 bilhões de parâmetros foi um passo além, não apenas obtendo o lucro máximo correto de $6, mas também fornecendo uma explicação mais detalhada e abrangente da solução. Ele delineou o script específico e a abordagem que usou para chegar à resposta final.

Quando solicitado a criar um jogo completo de Snakes and Ladders em Python usando Pygame, o modelo Llama 3 de 70 bilhões de parâmetros foi capaz de gerar o código completo e funcional, incluindo o tabuleiro do jogo e personagens funcionais. Isso é uma conquista significativa, pois outros modelos de linguagem geralmente têm dificuldade em produzir código operacional para jogos complexos.

Em geral, ambos os modelos Llama 3 demonstraram habilidades excepcionais de codificação em Python, demonstrando sua capacidade de resolver problemas de programação complexos e gerar código funcional. O modelo de 70 bilhões de parâmetros, em particular, se destacou com suas explicações mais detalhadas e sua capacidade de criar uma aplicação de jogo totalmente funcional.

O modelo Llama 3 demonstrou capacidades impressionantes na geração de código funcional para um jogo de Snakes and Ladders usando PyGame. Ao contrário de outros modelos de linguagem que geralmente têm dificuldade em produzir código executável, o modelo Llama 3 foi capaz de gerar um script Python completo que exibiu com sucesso o tabuleiro do jogo e permitiu o movimento dos personagens.

Quando solicitado a criar um jogo de Snakes and Ladders em Python com PyGame, o modelo Llama 3 não apenas gerou o código necessário, mas também garantiu que o jogo ficasse totalmente operacional. O código gerado incluiu a criação do tabuleiro do jogo, a implementação do movimento dos personagens e a integração dos componentes do PyGame para trazer o jogo à vida.

Esta demonstração destaca as fortes capacidades do modelo Llama 3 no campo do desenvolvimento de jogos. A capacidade do modelo de gerar código funcional e executável o diferencia de outros modelos de linguagem, que geralmente têm dificuldade em produzir código que possa ser executado sem intervenção manual ou depuração significativa.

A geração bem-sucedida do jogo de Snakes and Ladders demonstra o potencial do modelo Llama 3 em várias tarefas de desenvolvimento de jogos, como a criação de protótipos, a implementação de mecânicas de jogo e até mesmo o desenvolvimento de projetos de jogos completos. Essa capacidade pode ser particularmente valiosa para desenvolvedores, designers de jogos e entusiastas que buscam aproveitar o poder dos modelos de linguagem de grande porte em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento de jogos.

Tanto o modelo Llama 3 de 8 bilhões quanto o de 70 bilhões de parâmetros demonstraram fortes capacidades na resolução de problemas matemáticos desafiadores.

Quando apresentados a um problema para encontrar o lucro máximo que pode ser obtido comprando e vendendo uma ação no máximo duas vezes, o modelo de 8 bilhões de parâmetros foi capaz de fornecer uma solução passo a passo. Ele calculou corretamente o lucro máximo de $6, mesmo que a função que retornou mostrasse apenas um lucro de $3. O modelo foi capaz de decompor o problema e explicar seu raciocínio de maneira eficaz.

O modelo de 70 bilhões de parâmetros também resolveu o mesmo problema, e sua resposta forneceu uma explicação ainda mais abrangente. Ele não apenas chegou ao lucro máximo correto de $6, mas também detalhou as etapas e a lógica específicas usadas para chegar a essa solução. A explicação do modelo de 70 bilhões foi mais polida e melhor articulada em comparação com o modelo de 8 bilhões.

Alémdisso, quando solicitado a criar um script em Python para implementar o clássico jogo de Snakes and Ladders usando Pygame, os modelos Llama 3 foram capazes de gerar código funcional. Ao contrário de outros modelos de linguagem que geralmente têm dificuldade em produzir código executável, tanto o modelo Llama 3 de 8 bilhões quanto o de 70 bilhões de parâmetros foram capazes de criar uma implementação de jogo funcional, com um tabuleiro gráfico e mecânicas de jogo.

Esses resultados demonstram as fortes capacidades de raciocínio matemático do Llama 3 e sua capacidade de traduzir problemas abstratos em soluções de código funcional. O desempenho dos modelos nessas tarefas desafiadoras destaca seu potencial de serem ferramentas valiosas para uma ampla gama de aplicações, desde a resolução de problemas até o desenvolvimento de software.

Em conclusão, o modelo Llama 3, tanto a versão de 8 bilhões de parâmetros quanto a de 70 bilhões de parâmetros, demonstraram capacidades impressionantes em vários benchmarks e tarefas.

Os modelos foram capazes de fornecer explicações claras e concisas da teoria da relatividade, adaptadas para o entendimento de uma criança de 8 anos. Ambos os modelos demonstraram fortes habilidades de raciocínio, decompondo efetivamente os conceitos complexos em analogias relevantes.

Quando solicitados a resolver um problema de codificação em Python desafiador, os modelos foram capazes de gerar a solução correta, sendo que o modelo de 70 bilhões de parâmetros forneceu uma explicação mais detalhada e abrangente da abordagem.

Alémdisso, os modelos foram capazes de gerar um jogo funcional de Snakes and Ladders em Python, incluindo o tabuleiro do jogo e personagens funcionais. Isso demonstra as fortes capacidades de geração de código dos modelos, superando outros modelos de linguagem nesse aspecto.

Os modelos também demonstraram proficiência na resolução de problemas matemáticos, fornecendo soluções precisas e explicações detalhadas dos conceitos subjacentes.

Em geral, os modelos Llama 3 provaram ser altamente capazes, superando muitos modelos proprietários em vários benchmarks e tarefas. Com o lançamento do modelo de 400 bilhões de parâmetros, será emocionante ver como ele avançará ainda mais os limites do desempenho dos modelos de linguagem de código aberto.