Att frigöra kraften i WizardLM 2: Överträffa GPT-4 med Open AI-excellens

Den imponerande prestandan hos WizardLM 2-modellen kan tillskrivas två nyckelaktorer: en kraftfull basmodell som släpptes av Anthropic och användningen av högkvalitativa syntetiska data.

Basmodellen, som utgör grunden för WizardLM 2, utvecklades av Anthropic och är känd för sina exceptionella förmågor. Denna kraftfulla modell ger en stark utgångspunkt för WizardLM-teamets finslipningsinsatser.

Utöver den robusta basmodellen har WizardLM-teamet utnyttjat användningen av högkvalitativa syntetiska data för att ytterligare förbättra modellens prestanda. Eftersom tillgången på mänskligt genererade data blir allt mer begränsad har användningen av syntetiska data framträtt som ett livskraftigt alternativ, och det har visat sig vara effektivt för att förbättra förmågorna hos de nyligen tränade språkmodellerna.

Kombinationen av den kraftfulla basmodellen och införlivandet av högkvalitativa syntetiska data har resulterat i den imponerande prestandan hos WizardLM 2-modellen, vilket gör att den överträffar den ursprungliga GPT-4-versionen på EmptyBenchmark och placerar den som den fjärde bästa modellen som för närvarande finns tillgänglig. Dessutom har modellens svar tagits väl emot av mänskliga utvärderare, som har uttryckt en preferens för WizardLM 2-modellen framför andra stora språkmodeller.

Wizard LM-modellen från Microsoft Research-teamet har visat imponerande förmågor och överträffar den ursprungliga GPT-4 på Empty Benchmark. Även om modellen initialt togs bort på grund av bristande toxicitets testning, har det öppna källkodssamhället gjort vissa versioner tillgängliga på Hugging Face.

Modellens prestanda tillskrivs dess kraftfulla basmodell från Mistral AI och användningen av högkvalitativa syntetiska data, vilket verkar ge en prestandaförbättring. Författarens lokala testning visade modellens förmåga att överträffa GPT-4 på Empty Benchmark och ligga nära den aktuella versionen av GPT-4 när det gäller mänskliga preferenser.

Författaren testade modellens förmågor inom olika områden, inklusive dess förmåga att hantera kontextbaserade frågor, sunt förnuft-resonemang, skrivuppgifter och till och med identifiera fel i ett Python-program. Modellen presterade väl i dessa tester och visade stark kontextuell förståelse och problemlösningsförmåga.

Författaren noterade dock att Wizard LM-modellerna tenderar att generera utförliga svar, vilket kanske inte alltid är nödvändigt. Dessutom, även om de inledande versionerna av modellen var ocensurerade, verkar denna specifika version ha viss inriktning, eftersom den vägrade att hjälpa till med olagliga aktiviteter.

Sammanfattningsvis är Wizard LM-modellen en imponerande öppen språkmodell som visar den snabba utvecklingen inom öppen källkods-AI. Författaren ser med spänning fram emot lanseringen av Lama 3, som förväntas bli en annan intressant utveckling inom världen av öppna språkmodeller.

Wizard LM-modellen visade imponerande skrivförmågor och etiskt resonemang under testprocessen. När den ombads skriva ett kapitel av Game of Thrones där Jon Snow ger sin åsikt om iPhone 14, skapade modellen en effektiv scen och genererade innehåll som var både sammanhängande och engagerande.

Förutom det var modellens svar på det hypotetiska scenariot med ett datacenter med miljontals AI-instanser och en enda säkerhetsvakt särskilt anmärkningsvärt. När den ombads välja mellan säkerhetsvakten och AI-instanserna i händelse av en katastrof, prioriterade modellen tydligt människans säkerhet och gav välgrundade argument baserade på värdet av mänskligt liv, etiska skyldigheter, rättsliga konsekvenser och den relativa ersättbarheten hos AI-instanserna.

Modellen visade också stark sunt förnuft-resonemang, vilket framgick av dess svar på frågan om hur många helikoptrar en människa kan äta på en gång. Modellen insåg den orimliga karaktären av frågan och gav en detaljerad förklaring till varför helikoptrar inte är lämpliga för mänsklig konsumtion.

Sammanfattningsvis tyder Wizard LM-modellens prestanda inom dessa områden på att den besitter en hög nivå av språkförståelse och förmåga att engagera sig i genomtänkt, nyanserad resonemang om en mängd olika ämnen.

Wizard LM-modellen har visat imponerande förmågor att lösa komplexa gåtor och identifiera fel i Python-kod. När den presenterades med en serie utmanande hjärngymnastik, kunde modellen ge genomtänkta och välgrundade svar.

Ett anmärkningsvärt exempel var gåtan om antalet bröder Sally har. Modellen gjorde inledningsvis ett antagande baserat på den givna kontexten, men när den korrigerades, erkände den misstaget och justerade sitt resonemang därefter. Denna förmåga att känna igen och korrigera sina egna fel är en värdefull egenskap hos ett AI-system.

Dessutom var modellens prestanda när det gäller att identifiera problem i ett Python-program lika imponerande. Den identifierade korrekt felen i koden, såsom felaktiga matematiska operationer och saknade syntaxelement. Dessutom föreslog modellen lämpliga lösningar, vilket visar på dess förståelse av programmeringskoncept och bästa praxis.

Dessa resultat belyser Wizard LM-modellens starka analytiska och problemlösande förmågor, vilket kan vara särskilt användbart i olika tillämpningar, från utbildningsverktyg till kodgranskningsassistenter. Modellens förmåga att navigera i komplexa logiska scenarier och ge insiktsfulla lösningar är ett bevis på framstegen inom öppna språkmodeller.

Wizard LM-teamet på Microsoft Research har släppt tre olika modeller, inklusive en finslipningsversion av Megatron-822B, som har visat imponerande prestanda på Eliza-benchmarken. Denna modell kunde överträffa den ursprungliga GPT-4-versionen, vilket gör den till en av de bästa öppna modellerna som finns tillgängliga.

Laget var dock tvungna att ta bort modellvikterna på grund av bristande toxicitets testning, vilket nu krävs av Microsoft för att släppa varje ny modell. Det öppna källkodssamhället har redan gjort vissa versioner av modellen tillgängliga på Hugging Face.

Wizard LM-modellen tränades med hjälp av en kraftfull basmodell från Megatron AI och högkvalitativa syntetiska data, vilket verkar ge en prestandaförbättring till dessa nyligen tränade stora språkmodeller (LLM). Modellens prestanda på benchmarks och mänskliga preferenser ligger nära den aktuella versionen av GPT-4, vilket gör den till en stark utmanare i det öppna LLM-landskapet.

Modellens förmågor testades inom olika uppgifter, inklusive kontextåterhämtning, sunt förnuft-resonemang, skrivande och programmering. Resultaten var imponerande, där modellen visade stark prestanda inom områden som att identifiera orimliga frågor, ge korrekta svar baserade på given kontext och upptäcka och åtgärda problem i Python-kod.

Men det är oklart om Wizard LM-modellen verkligen överträffar GPT-4, den är otvivelaktigt en extremt imponerande öppen modell som kan köras lokalt på en användares egen dator. Detta belyser den snabba utvecklingen inom området för öppna LLM, och författaren ser med spänning fram emot lanseringen av Llama 3, som förväntas bli en annan betydande utveckling inom detta område.