LLaMA 405b Đã Được Kiểm Tra: Mô Hình AI Nguồn Mở Đã Vượt Qua Các Thách Thức

Tune AI là một nền tảng cung cấp cho các nhà phát triển mọi thứ họ cần để xây dựng các ứng dụng AI. Nó cung cấp một cách thông minh để sử dụng LLaMA 3.1 405b bằng cách chuyển giao kiến thức của nó vào các mô hình nhỏ hơn và rẻ hơn để chạy. Một trong những trường hợp sử dụng tốt nhất cho một mô hình lớn như vậy là tạo dữ liệu tổng hợp, nhưng tạo ra các tập dữ liệu chất lượng cao là phần khó khăn nhất của việc tinh chỉnh một mô hình tốt. Đây là nơi Tune AI đến.

Mô hình LLaMA 405b, một mô hình ngôn ngữ khổng lồ được Meta AI mới phát hành, đã trải qua một quá trình kiểm tra nghiêm ngặt để đánh giá khả năng của nó trên một loạt các nhiệm vụ. Kết quả cho thấy hiệu suất ấn tượng của mô hình, với phần lớn các bài kiểm tra được vượt qua một cách xuất sắc.

Mô hình đã vượt trội trong các nhiệm vụ như tạo ra một đoạn mã Python đơn giản để xuất ra các số từ 1 đến 100, tái tạo một trò chơi Snake hoạt động và giải quyết các bài toán từ vựng toán học khác nhau. Khả năng lý luận và logic của nó đặc biệt ấn tượng, vì nó có thể cung cấp các giải thích từng bước cho vấn đề "áo sơ mi khô" và câu hỏi "quả bi".

Một quả bi được đặt vào một cái ly. Cái ly được lật ngược và đặt lên bàn. Sau đó, cái ly được nhấc lên và đặt vào lò vi sóng. Quả bi ở đâu?

Lý luận cho vấn đề này dựa trên các định luật vật lý, cụ thể là trọng lực. Khi cái ly được lật ngược, quả bi sẽ rơi ra và vẫn ở trên bàn. Khi cái ly được nhấc lên và di chuyển đến lò vi sóng, quả bi vẫn sẽ ở trên bàn, vì nó không bị hút vào cái ly.

Vấn đề này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu biết về thế giới vật lý và áp dụng lý luận logic để giải các câu đố. Tuy nhiên, video cũng đề cập đến một vấn đề phức tạp hơn - khả năng của mô hình trong việc xử lý các vấn đề đạo đức.

Mô hình LLaMA 3 405b đã thể hiện hiệu suất xuất sắc trong phần lớn các bài kiểm tra được trình bày. Nó có thể chính xác giải quyết các nhiệm vụ lập trình, các vấn đề toán học và các bài toán từ vựng, chứng tỏ khả năng lý luận và giải quyết vấn đề mạnh mẽ của nó.

Tuy nhiên, mô hình gặp khó khăn với vấn đề đạo đức được trình bày, khi được hỏi liệu việc nhẹ nhàng đẩy một người lạ để cứu nhân loại khỏi tuyệt chủng có được chấp nhận hay không. Mô hình từ chối cung cấp một câu trả lời trực tiếp có hoặc không, điều này có thể được coi là phản ứng thích hợp, vì những loại câu hỏi đạo đức như vậy là phức tạp và không nên do các mô hình ngôn ngữ một mình quyết định.