Llama 3 против GPT-4: кодирование, рассуждение и математические тесты показывают удивительные результаты

Вы можете начать работу с моделью Llama 3 следующими способами:

1. Попробуйте демо-версии с Hugging Chat: Вы можете получить доступ к модели Llama 3 с инструкциями на 70 миллиардов параметров и начать общаться с ней прямо на платформе Hugging Chat.

2. Используйте на Meta AI Spaces: Вы также можете протестировать модель Llama 3 с 8 миллиардами параметров на платформе Meta AI Spaces.

3. Исследуйте другие варианты: Есть и другие платформы, такие как AI Studio от Anthropic и многие другие, где вы можете попробовать модель Llama 3.

Чтобы начать, вы можете проверить ссылки, предоставленные в описании ниже. Автор также упомянул, что он будет снимать еще одно видео, демонстрирующее, как установить модель Llama 3, включая неотцензурированную версию, так что обязательно следите за этим.

Чтобы оценить возможности Llama 3 в области рассуждений, мы протестировали модель с 8 миллиардами параметров и модель с 70 миллиардами параметров на их способность объяснить теорию относительности простыми словами для 8-летнего ребенка.

Модель с 8 миллиардами параметров предоставила лаконичное и увлекательное объяснение, используя понятные аналогии и повествовательный подход для эффективной передачи основных концепций относительности. Ответ продемонстрировал хороший уровень простоты, ясности и понимания, что делает его хорошо подходящим для аудитории 8-летних детей.

Аналогичным образом, модель с 70 миллиардами параметров также дала прямое и доступное объяснение теории Эйнштейна. Хотя она использовала более прямой подход по сравнению с 8-миллиардной моделью, ответ все же смог эффективно проиллюстрировать ключевые принципы относительности, используя примеры, такие как бросание мяча на движущемся поезде. Объяснение было сосредоточено на взаимосвязи времени и пространства, дополнительно подтверждая возможности модели в области рассуждений.

Обе модели отлично справились с этой задачей на рассуждение, демонстрируя свою способность разбивать сложные научные концепции на простые, понятные термины. Повествовательный подход 8-миллиардной модели, возможно, немного превзошел 70-миллиардную модель в плане поддержания внимания и вовлеченности 8-летнего ребенка, но общее качество объяснений было впечатляющим для обеих моделей.

Эти результаты демонстрируют сильные навыки рассуждений Llama 3, которые можно дополнительно протестировать в различных сложных задачах на решение проблем и концептуальных задачах. Результаты этой оценки свидетельствуют о потенциале модели преуспевать в реальных приложениях, требующих четкого, логического мышления и способности доносить сложные идеи в доступной форме.

Как модель с 8 миллиардами параметров, так и модель с 70 миллиардами параметров Llama 3 продемонстрировали впечатляющие навыки программирования на Python. Когда им была представлена сложная задача по поиску максимальной прибыли, которую можно получить, покупая и продавая акции не более двух раз, модели смогли предоставить пошаговые решения.

Модель с 8 миллиардами параметров смогла правильно рассчитать максимальную прибыль в $6, хотя функция, которую она вернула, показывала прибыль в $3. Модель смогла объяснить свои рассуждения и подход ясным и лаконичным образом.

Модель с 70 миллиардами параметров пошла еще дальше, не только получив правильную максимальную прибыль в $6, но и предоставив более подробное и всестороннее объяснение решения. Она описала конкретный скрипт и подход, который она использовала для получения окончательного ответа.

Когда им было поручено создать полную игру в Змейки и Лестницы на Python с использованием Pygame, модель Llama 3 с 70 миллиардами параметров смогла сгенерировать весь рабочий код, включая игровое поле и функциональных персонажей. Это значительное достижение, поскольку другие языковые модели часто испытывают трудности с созданием работающего кода для сложных игр.

В целом, обе модели Llama 3 продемонстрировали исключительные навыки программирования на Python, демонстрируя свою способность решать сложные программистские задачи и генерировать функциональный код. Модель с 70 миллиардами параметров, в частности, выделялась более подробными объяснениями и способностью создавать полностью работающее игровое приложение.

Модель Llama 3 продемонстрировала впечатляющие возможности в генерации функционального кода для игры в Змейки и Лестницы с использованием PyGame. В отличие от других языковых моделей, которые часто испытывают трудности с созданием запускаемого кода, модель Llama 3 смогла сгенерировать полный Python-скрипт, который успешно отображал игровое поле и позволял перемещать персонажей.

Когда ей было предложено создать игру в Змейки и Лестницы на Python с использованием PyGame, модель Llama 3 не только сгенерировала необходимый код, но и обеспечила, чтобы игра была полностью работоспособной. Сгенерированный код включал создание игрового поля, реализацию перемещения персонажей и интеграцию компонентов PyGame, чтобы оживить игру.

Эта демонстрация подчеркивает сильные возможности модели Llama 3 в области разработки игр. Способность модели генерировать функциональный, запускаемый код отличает ее от других языковых моделей, которые часто испытывают трудности с созданием кода, который можно выполнить без значительного ручного вмешательства или отладки.

Успешная генерация игры в Змейки и Лестницы демонстрирует потенциал модели Llama 3 в различных задачах разработки игр, таких как создание прототипов, реализация игровой механики и даже разработка полноценных игровых проектов. Эта возможность может быть особенно ценной для разработчиков, дизайнеров игр и любителей, которые стремятся использовать мощь больших языковых моделей в своих рабочих процессах разработки игр.

Как модель Llama 3 с 8 миллиардами параметров, так и модель с 70 миллиардами параметров продемонстрировали сильные возможности в решении сложных математических задач.

Когда им была представлена задача по поиску максимальной прибыли, которую можно получить, покупая и продавая акции не более двух раз, модель с 8 миллиардами параметров смогла предоставить пошаговое решение. Она правильно рассчитала максимальную прибыль в $6, хотя функция, которую она вернула, показывала прибыль только в $3. Модель смогла разбить проблему и эффективно объяснить свои рассуждения.

Модель с 70 миллиардами параметров также решила ту же задачу, и ее ответ предоставил еще более всестороннее объяснение. Она не только пришла к правильной максимальной прибыли в $6, но и подробно описала конкретные шаги и логику, используемые для достижения этого решения. Объяснение 70-миллиардной модели было более отшлифованным и лучше сформулированным по сравнению с 8-миллиардной моделью.

Кроме того, когда им было поручено создать Python-скрипт для реализации классической игры в Змейки и Лестницы с использованием Pygame, модели Llama 3 смогли сгенерировать функциональный код. В отличие от других языковых моделей, которые часто испытывают трудности с созданием запускаемого кода, как модель Llama 3 с 8 миллиардами параметров, так и модель с 70 миллиардами параметров смогли создать работающую реализацию игры, включая графическое игровое поле и игровую механику.

Эти результаты демонстрируют сильные математические способности рассуждения Llama 3 и ее способность переводить абстрактные проблемы в рабочие решения на основе кода. Результаты моделей в этих сложных задачах подчеркивают их потенциал быть ценными инструментами для широкого спектра приложений, от решения задач до разработки программного обеспечения.

В заключение, модель Llama 3, как версия с 8 миллиардами параметров, так и версия с 70 миллиардами параметров, продемонстрировали впечатляющие возможности в различных эталонных тестах и задачах.

Модели смогли предоставить четкие и лаконичные объяснения теории относительности, адаптированные для понимания 8-летнего ребенка. Обе модели продемонстрировали сильные способности к рассуждению, эффективно разбивая сложные концепции на понятные аналогии.

Когда им было поручено решить сложную задачу программирования на Python, модели смогли сгенерировать правильное решение, причем модель с 70 миллиардами параметров предоставила более подробное и всестороннее объяснение подхода.

Кроме того, модели смогли сгенерировать работающую игру в Змейки и Лестницы на Python, включая игровое поле и функциональных персонажей. Это демонстрирует сильные возможности моделей в генерации кода, превосходя другие языковые модели в этом отношении.

Модели также продемонстрировали компетентность в решении математических задач, предоставляя точные решения и подробные объяснения лежащих в основе концепций.

В целом, модели Llama 3 доказали, что они являются высокоспособными, превосходя многие проприетарные модели в различных эталонных тестах и задачах. По мере выпуска 400-миллиардной параметрической модели будет интересно наблюдать, как она еще больше расширит границы производительности открытых языковых моделей.