Llama 3 vs. GPT-4: Kodning, Resonemang och Matematiska Mätningar Avslöjar Överraskande Resultat

Du kan komma igång med Llama 3-modellen på följande sätt:

1. Prova Demona med Hugging Chat: Du kan komma åt Llama 3-modellen med 70 miljarder parametrar och börja prata med den direkt på Hugging Chat-plattformen.

2. Använd på Meta AI Spaces: Du kan också testa Llama 3-modellen med 8 miljarder parametrar på Meta AI Spaces-plattformen.

3. Utforska andra vägar: Det finns andra plattformar som Anthropic's AI Studio och många andra där du kan prova Llama 3-modellen.

För att bedöma Llama 3:s resoneringsförmåga testade vi modellen med 8 miljarder parametrar och modellen med 70 miljarder parametrar på deras förmåga att förklara relativitetsteorin i enkla termer för en 8-åring.

Modellen med 8 miljarder parametrar gav en koncis och engagerande förklaring, med hjälp av relaterande analogier och ett berättande tillvägagångssätt för att effektivt förmedla relativitetens kärnkoncept. Svaret visade en god nivå av enkelhet, tydlighet och förståelse, vilket gör det väl lämpat för en 8-årig publik.

På liknande sätt levererade även modellen med 70 miljarder parametrar en rak och lättillgänglig förklaring av Einsteins teori. Även om den antog ett mer direkt tillvägagångssätt jämfört med 8-miljardersmodellen, lyckades svaret fortfarande effektivt illustrera relativitetens nyckelprinciper med hjälp av exempel som att kasta en boll på ett rörligt tåg. Förklaringen fokuserade på tidens och rummets sammanflätning, vilket ytterligare förstärkte modellens resoneringsförmåga.

Båda modellerna presterade utmärkt i denna resoneringsuppgift och visade sin förmåga att bryta ner komplexa vetenskapliga koncept till enkla, begripliga termer. 8-miljardersmodellens berättande tillvägagångssätt kan ha haft en liten fördel framför 70-miljardersmodellen när det gäller att behålla uppmärksamheten och engagemanget hos en 8-åring, men den övergripande kvaliteten på förklaringarna var imponerande för båda modellerna.

Både 8-miljards- och 70-miljardersmodellerna av Llama 3 visade imponerande Python-kodningsförmågor. När de ställdes inför ett utmanande problem att hitta den maximala vinsten som kan erhållas genom att köpa och sälja en aktie högst två gånger, kunde modellerna tillhandahålla stegvisa lösningar.

8-miljardersmodellen kunde korrekt beräkna den maximala vinsten på $6, även om den funktion den returnerade hade en vinst på $3. Modellen kunde förklara sitt resonemang och tillvägagångssätt på ett tydligt och koncist sätt.

70-miljardersmodellen gick ett steg längre, inte bara genom att få den korrekta maximala vinsten på $6, utan också genom att tillhandahålla en mer detaljerad och omfattande förklaring av lösningen. Den skisserade det specifika skriptet och tillvägagångssättet som den använde för att nå det slutliga svaret.

Llama 3-modellen visade imponerande förmågor när det gäller att generera fungerande kod för ett Snakes and Ladders-spel i Python med hjälp av Pygame. Till skillnad från andra språkmodeller som ofta kämpar med att producera körbar kod för komplexa spel, kunde 70-miljardersmodellen av Llama 3 generera den fullständiga fungerande koden, inklusive spelplanen och de fungerande karaktärerna. Detta är en betydande prestation, eftersom andra språkmodeller ofta har svårt att skapa operationell kod för komplexa spel.

Llama 3-modellen visade imponerande förmågor när det gäller att generera fungerande kod för ett Snakes and Ladders-spel med hjälp av PyGame. Till skillnad från andra språkmodeller som ofta kämpar med att producera körbar kod, kunde Llama 3-modellen generera ett komplett Python-skript som framgångsrikt visade spelplanen och möjliggjorde karaktärsrörelse.

När den uppmanades att skapa ett Snakes and Ladders-spel i Python med PyGame, genererade inte bara Llama 3-modellen den nödvändiga koden, utan såg också till att spelet var fullt fungerande. Den genererade koden inkluderade skapandet av spelplanen, implementeringen av karaktärsrörelse och integrationen av PyGame-komponenter för att få spelet att komma till liv.

Både 8-miljards- och 70-miljardersmodellerna av Llama 3 visade starka förmågor när det gäller att lösa utmanande matematiska problem.

När de ställdes inför ett problem att hitta den maximala vinsten som kan erhållas genom att köpa och sälja en aktie högst två gånger, kunde 8-miljardersmodellen tillhandahålla en stegvis lösning. Den beräknade korrekt den maximala vinsten på $6, även om den funktion den returnerade endast visade en vinst på $3. Modellen kunde bryta ner problemet och förklara sitt resonemang effektivt.

70-miljardersmodellen löste också samma problem, och dess svar gav en ännu mer omfattande förklaring. Den inte bara nådde den korrekta maximala vinsten på $6, utan beskrev också de specifika stegen och logiken som användes för att nå den lösningen. 70-miljardersmodellens förklaring var mer polerad och bättre formulerad jämfört med 8-miljardersmodellen.

Dessutom, när de ombads att skapa ett Python-skript för att implementera det klassiska Snakes and Ladders-spelet med hjälp av Pygame, kunde Llama 3-modellerna generera fungerande kod. Till skillnad från andra språkmodeller som ofta kämpar med att producera körbar kod, kunde både 8-miljards- och 70-miljardersmodellerna av Llama 3 skapa en fungerande spelimplementering, komplett med en grafisk spelplan och spelmekanik.