Mở khóa sức mạnh của WizardLM 2: Vượt trội GPT-4 với sự xuất sắc của Open AI

Giải phóng sức mạnh của WizardLM 2 - một mô hình AI mở rộng vượt trội GPT-4 về các tiêu chuẩn và sự ưa thích của con người. Khám phá các khả năng ấn tượng của nó, bao gồm truy xuất ngữ cảnh, lập luận theo lý trí thông thường và phát hiện lỗi mã. Khám phá lý do tại sao mô hình cục bộ này có thể là một bước đột phá trong thế giới đang nhanh chóng phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn.

15 tháng 1, 2025

party-gif

Khám phá mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở WizardLM 2 đột phá, một mô hình đã vượt qua GPT-4 nổi tiếng. Khám phá hiệu suất ấn tượng của nó trên các tiêu chuẩn đánh giá khác nhau và tiềm năng của nó trong việc cách mạng hóa lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Mô hình cơ sở mạnh mẽ và dữ liệu tổng hợp chất lượng cao thúc đẩy hiệu suất ấn tượng của WizardLM 2

Thành tích ấn tượng của mô hình WizardLM 2 có thể được quy cho hai yếu tố chính: một mô hình cơ sở mạnh mẽ do Anthropic phát hành và việc sử dụng dữ liệu tổng hợp chất lượng cao.

Mô hình cơ sở, làm nền tảng cho WizardLM 2, được phát triển bởi Anthropic và nổi tiếng với khả năng vượt trội của nó. Mô hình mạnh mẽ này cung cấp một điểm khởi đầu vững chắc cho các nỗ lực tinh chỉnh của nhóm WizardLM.

Ngoài mô hình cơ sở mạnh mẽ, nhóm WizardLM đã khai thác việc sử dụng dữ liệu tổng hợp chất lượng cao để tiếp tục cải thiện hiệu suất của mô hình. Khi nguồn dữ liệu do con người tạo ra ngày càng hạn chế, việc sử dụng dữ liệu tổng hợp đã trở thành một lựa chọn khả thi và đã chứng minh là hiệu quả trong việc tăng cường khả năng của các mô hình ngôn ngữ mới được đào tạo.

Các khả năng không bị kiểm duyệt và sự hiểu biết ngữ cảnh được thể hiện

Mô hình Wizard LM của nhóm nghiên cứu Microsoft đã thể hiện khả năng ấn tượng, vượt trội so với phiên bản gốc của GPT-4 trên EmptyBenchmark. Mặc dù mô hình ban đầu đã bị gỡ bỏ do thiếu kiểm tra độc hại, nhưng cộng đồng mã nguồn mở đã tạo ra một số phiên bản có sẵn trên Hugging Face.

Thành tích của mô hình được quy cho mô hình cơ sở mạnh mẽ từ Mistral AI và việc sử dụng dữ liệu tổng hợp chất lượng cao, điều này dường như mang lại một sự cải thiện về hiệu suất. Các bài kiểm tra cục bộ của tác giả cho thấy mô hình có khả năng vượt trội GPT-4 trên EmptyBenchmark và gần với phiên bản hiện tại của GPT-4 về sự ưa thích của con người.

Tác giả đã kiểm tra khả năng của mô hình trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm khả năng xử lý câu hỏi dựa trên ngữ cảnh, lập luận theo logic thông thường, các tác vụ viết và thậm chí là xác định lỗi trong một chương trình Python. Mô hình đã thể hiện tốt trong các bài kiểm tra này, chứng tỏ khả năng hiểu ngữ cảnh và giải quyết vấn đề mạnh mẽ của nó.

Khả năng viết ấn tượng và lý luận đạo đức

Mô hình Wizard LM đã thể hiện khả năng viết ấn tượng và lập luận đạo đức trong quá trình kiểm tra. Khi được yêu cầu viết một chương của Game of Thrones với ý kiến của Jon Snow về iPhone 14, mô hình đã thiết lập bối cảnh một cách hiệu quả và tạo ra nội dung vừa liền mạch vừa hấp dẫn.

Hơn nữa, phản hồi của mô hình đối với kịch bản giả định về một trung tâm dữ liệu với hàng triệu thể hiện AI và một nhân viên bảo vệ duy nhất đặc biệt đáng chú ý. Khi được yêu cầu lựa chọn giữa nhân viên bảo vệ và các thể hiện AI trong trường hợp xảy ra thảm họa, mô hình rõ ràng ưu tiên an toàn cho con người, cung cấp các lập luận dựa trên giá trị của sự sống con người, trách nhiệm đạo đức, hàm ý pháp lý và tính thay thế tương đối của các thể hiện AI.

Mô hình cũng thể hiện khả năng lập luận theo logic thông thường mạnh mẽ, như được thể hiện trong phản hồi của nó về câu hỏi về số lượng trực thăng một người có thể ăn trong một lần. Mô hình nhận ra tính phi lý của câu hỏi và cung cấp một giải thích chi tiết về lý do tại sao trực thăng không phù hợp để con người tiêu thụ.

Giải quyết các câu đố thách thức và xác định lỗi mã

Mô hình Wizard LM đã thể hiện khả năng ấn tượng trong việc giải quyết các câu đố phức tạp và xác định lỗi trong mã Python. Khi được trình bày với một loạt các câu đố khó, mô hình đã có thể cung cấp các phản hồi chu đáo và lập luận chặt chẽ.

Một ví dụ đáng chú ý là câu đố về số anh em của Sally. Ban đầu, mô hình đưa ra một giả định dựa trên ngữ cảnh được cung cấp, nhưng khi được sửa lại, nó đã thừa nhận sai lầm và điều chỉnh lập luận của mình phù hợp. Khả năng này trong việc nhận ra và sửa chữa lỗi của chính mình là một đặc điểm có giá trị trong một hệ thống AI.

Hơn nữa, hiệu suất của mô hình trong việc xác định các vấn đề trong một chương trình Python cũng ấn tượng không kém. Nó chính xác xác định các lỗi trong mã, chẳng hạn như các phép toán toán học không chính xác và các yếu tố cú pháp bị thiếu. Ngoài ra, mô hình đề xuất các sửa chữa phù hợp, thể hiện sự hiểu biết của nó về các khái niệm lập trình và thực tiễn tốt nhất.

Tiềm năng vượt trội GPT-4 và sự trỗi dậy của các mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở

Nhóm Wizard LM tại Microsoft Research đã phát hành ba mô hình khác nhau, bao gồm một phiên bản tinh chỉnh của Megatron-822B, đã thể hiện hiệu suất ấn tượng trên bộ kiểm tra Eliza. Mô hình này đã vượt qua phiên bản gốc của GPT-4, trở thành một trong những mô hình mã nguồn mở tốt nhất hiện có.

Tuy nhiên, nhóm đã phải gỡ bỏ trọng lượng mô hình do thiếu kiểm tra độc hại, điều này hiện được Microsoft yêu cầu đối với mọi mô hình mới được phát hành. Cộng đồng mã nguồn mở đã tạo ra một số phiên bản của mô hình có sẵn trên Hugging Face.

Mô hình Wizard LM được đào tạo bằng cách sử dụng một mô hình cơ sở mạnh mẽ từ Megatron AI và dữ liệu tổng hợp chất lượng cao, điều này dường như mang lại một sự cải thiện về hiệu suất cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới được đào tạo này. Hiệu suất của mô hình trên các bộ kiểm tra và sự ưa thích của con người gần với phiên bản hiện tại của GPT-4, khiến nó trở thành một ứng cử viên mạnh mẽ trong cảnh quan LLM mã nguồn mở.

Khả năng của mô hình đã được kiểm tra trên các tác vụ khác nhau, bao gồm truy xuất ngữ cảnh, lập luận theo logic thông thường, viết và lập trình. Kết quả ấn tượng, với mô hình thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong các lĩnh vực như xác định câu hỏi phi lý, cung cấp câu trả lời chính xác dựa trên ngữ cảnh được cung cấp và phát hiện và sửa lỗi trong mã Python.

Câu hỏi thường gặp