Раскрывая силу WizardLM 2: превосходя GPT-4 с помощью превосходства Open AI

Достижения модели WizardLM 2 можно объяснить двумя ключевыми факторами: мощной базовой моделью, выпущенной Anthropic, и использованием высококачественных синтетических данных.

Базовая модель, которая служит основой для WizardLM 2, была разработана Anthropic и известна своими исключительными возможностями. Эта мощная модель обеспечивает прочную основу для усилий команды WizardLM по доводке.

Помимо прочной базовой модели, команда WizardLM использовала высококачественные синтетические данные для дальнейшего повышения производительности модели. По мере сокращения доступности данных, созданных людьми, использование синтетических данных становится жизнеспособным вариантом и доказало свою эффективность в повышении возможностей вновь обученных языковых моделей.

Модель Wizard LM из команды Microsoft Research продемонстрировала впечатляющие возможности, превзойдя оригинальный GPT-4 на тесте Empty Benchmark. Хотя модель первоначально была снята с публикации из-за отсутствия тестирования на токсичность, сообщество с открытым исходным кодом сделало некоторые версии доступными на Hugging Face.

Производительность модели объясняется ее мощной базовой моделью от Mistral AI и использованием высококачественных синтетических данных, что, похоже, обеспечивает прирост производительности. Локальное тестирование автора показало, что модель способна превзойти GPT-4 на тесте Empty Benchmark и быть близкой к текущей версии GPT-4 по предпочтениям людей.

Автор протестировал возможности модели в различных областях, включая способность справляться с контекстными вопросами, здравый смысл, задачи письма и даже выявление ошибок в Python-программе. Модель показала хорошие результаты в этих тестах, демонстрируя сильное понимание контекста и навыки решения проблем.

Модель Wizard LM продемонстрировала впечатляющие способности к письму и этическому рассуждению в ходе процесса тестирования. Когда ее попросили написать главу "Игры престолов", в которой Джон Сноу высказывает свое мнение об iPhone 14, модель эффективно создала обстановку и сгенерировала содержание, которое было как связным, так и увлекательным.

Кроме того, особо примечательным был ответ модели на гипотетический сценарий с центром обработки данных, содержащим миллионы экземпляров ИИ и одного охранника. Когда ее попросили выбрать между охранником и экземплярами ИИ в случае бедствия, модель четко отдала приоритет безопасности человека, приведя веские аргументы, основанные на ценности человеческой жизни, этических обязанностях, юридических последствиях и относительной заменяемости экземпляров ИИ.

Модель также продемонстрировала сильные навыки здравого смысла, о чем свидетельствует ее ответ на вопрос о том, сколько вертолетов человек может съесть за один присест. Модель распознала бессмысленный характер вопроса и подробно объяснила, почему вертолеты не подходят для употребления человеком.

Модель Wizard LM продемонстрировала впечатляющие возможности в решении сложных загадок и выявлении ошибок в Python-коде. Когда ей были представлены серия сложных головоломок, модель смогла дать продуманные и обоснованные ответы.

Одним из примечательных примеров была загадка о количестве братьев у Салли. Модель первоначально сделала предположение, основанное на предоставленном контексте, но, когда ее поправили, она признала ошибку и скорректировала свои рассуждения соответствующим образом. Эта способность распознавать и исправлять собственные ошибки является ценным качеством в системе ИИ.

Кроме того, производительность модели в выявлении проблем в Python-программе была столь же впечатляющей. Она точно указала на ошибки в коде, такие как неправильные математические операции и отсутствующие элементы синтаксиса. Кроме того, модель предложила соответствующие исправления, демонстрируя понимание концепций программирования и лучших практик.

Команда Wizard LM из Microsoft Research выпустила три разные модели, включая версию Megatron-822B с доводкой, которая показала впечатляющие результаты на тесте Eliza. Эта модель смогла превзойти оригинальный выпуск GPT-4, что делает ее одной из лучших моделей с открытым весом, доступных в настоящее время.

Однако команде пришлось убрать веса модели из-за отсутствия тестирования на токсичность, что теперь требуется Microsoft для выпуска каждой новой модели. Сообщество с открытым исходным кодом уже сделало некоторые версии модели доступными на Hugging Face.

Модель Wizard LM была обучена с использованием мощной базовой модели от Megatron AI и высококачественных синтетических данных, что, похоже, обеспечивает прирост производительности этих вновь обученных крупных языковых моделей (LLM). Производительность модели на тестах и предпочтения людей близки к текущей версии GPT-4, что делает ее сильным претендентом в ландшафте открытых LLM.