Llama 3 so với GPT-4: Các Tiêu Chuẩn Lập Trình, Lý Luận và Toán Học Tiết Lộ Kết Quả Bất Ngờ

Bạn có thể bắt đầu với mô hình Llama 3 theo các cách sau:

1. Thử các Demo với Hugging Chat: Bạn có thể truy cập vào mô hình Llama 3 chỉ dẫn với 70 tỷ tham số và bắt đầu trò chuyện với nó ngay trên nền tảng Hugging Chat.

2. Sử dụng trên Meta AI Spaces: Bạn cũng có thể thử nghiệm mô hình Llama 3 với 8 tỷ tham số trên nền tảng Meta AI Spaces.

3. Khám phá các con đường khác: Có nhiều nền tảng khác như AI Studio của Anthropic và nhiều nền tảng khác nơi bạn có thể thử nghiệm mô hình Llama 3.

Để bắt đầu, bạn có thể kiểm tra các liên kết được cung cấp trong mô tả bên dưới. Tác giả cũng đề cập rằng họ sẽ tạo thêm một video trình diễn cách cài đặt mô hình Llama 3, bao gồm cả phiên bản không bị kiểm duyệt, vì vậy hãy chắc chắn theo dõi video đó.

Để đánh giá khả năng lý luận của Llama 3, chúng tôi đã kiểm tra mô hình 8 tỷ tham số và mô hình 70 tỷ tham số về khả năng giải thích lý thuyết tương đối bằng ngôn ngữ đơn giản cho một bé 8 tuổi.

Mô hình 8 tỷ tham số đã cung cấp một lời giải thích súc tích và hấp dẫn, sử dụng các ẩn dụ dễ hiểu và phương pháp kể chuyện để hiệu quả truyền tải các khái niệm cốt lõi của tương đối. Phản hồi đã thể hiện một mức độ đơn giản, rõ ràng và hiểu biết tốt, phù hợp với đối tượng 8 tuổi.

Tương tự, mô hình 70 tỷ tham số cũng đưa ra một lời giải thích đơn giản và dễ tiếp cận về lý thuyết của Einstein. Trong khi áp dụng một phương pháp trực tiếp hơn so với mô hình 8 tỷ, phản hồi vẫn quản lý để minh họa hiệu quả các nguyên tắc chính của tương đối bằng các ví dụ như ném bóng trên tàu đang di chuyển. Lời giải thích tập trung vào sự liên kết giữa thời gian và không gian, tiếp tục củng cố khả năng lý luận của mô hình.

Cả hai mô hình đều thể hiện xuất sắc trong nhiệm vụ lý luận này, thể hiện khả năng của chúng trong việc phân tích các khái niệm khoa học phức tạp thành các điều đơn giản, dễ hiểu. Phương pháp kể chuyện của mô hình 8 tỷ tham số có thể đã vượt qua mô hình 70 tỷ một chút về việc duy trì sự chú ý và sự tham gia của một bé 8 tuổi, nhưng chất lượng chung của các lời giải thích đều ấn tượng đối với cả hai mô hình.

Cả mô hình Llama 3 8 tỷ tham số và 70 tỷ tham số đều thể hiện khả năng lập trình Python ấn tượng. Khi được đưa ra một vấn đề khó tìm lợi nhuận tối đa có thể thu được bằng cách mua và bán cổ phiếu tối đa hai lần, các mô hình đã có thể cung cấp các giải pháp từng bước.

Mô hình 8 tỷ tham số đã có thể tính đúng lợi nhuận tối đa là $6, mặc dù hàm nó trả về chỉ có lợi nhuận $3. Mô hình đã có thể giải thích lý luận và cách tiếp cận của mình một cách rõ ràng và súc tích.

Mô hình 70 tỷ tham số đã đi một bước xa hơn, không chỉ đạt được lợi nhuận tối đa chính xác là $6, mà còn cung cấp một lời giải thích chi tiết và toàn diện hơn về giải pháp. Nó đã nêu ra mã cụ thể và cách tiếp cận mà nó sử dụng để đạt được câu trả lời cuối cùng.

Khi được yêu cầu tạo một trò chơi Rắn và Thang hoàn chỉnh bằng Python sử dụng Pygame, mô hình Llama 3 70 tỷ tham số đã có thể tạo ra mã hoàn chỉnh, bao gồm cả bảng trò chơi và các nhân vật chức năng. Đây là một thành tựu đáng kể, vì các mô hình ngôn ngữ khác thường gặp khó khăn trong việc tạo ra mã hoạt động cho các trò chơi phức tạp.

Mô hình Llama 3 đã thể hiện khả năng đáng kinh ngạc trong việc tạo ra mã chức năng cho một trò chơi Rắn và Thang bằng cách sử dụng PyGame. Khác với các mô hình ngôn ngữ khác thường gặp khó khăn trong việc tạo ra mã có thể chạy được, mô hình Llama 3 đã có thể tạo ra một tập lệnh Python hoàn chỉnh thành công hiển thị bảng trò chơi và cho phép di chuyển nhân vật.

Khi được nhắc tạo một trò chơi Rắn và Thang bằng Python với PyGame, mô hình Llama 3 không chỉ tạo ra mã cần thiết mà còn đảm bảo rằng trò chơi hoạt động hoàn toàn. Mã được tạo ra bao gồm việc tạo bảng trò chơi, thực hiện di chuyển nhân vật và tích hợp các thành phần PyGame để mang trò chơi đến cuộc sống.

Sự trình diễn này nổi bật khả năng mạnh mẽ của mô hình Llama 3 trong lĩnh vực phát triển trò chơi. Khả năng của mô hình trong việc tạo ra mã có thể chạy được, có thể thực thi, khiến nó nổi bật so với các mô hình ngôn ngữ khác, những người thường gặp khó khăn trong việc tạo ra mã có thể được thực thi mà không cần can thiệp thủ công hoặc gỡ lỗi đáng kể.

Cả mô hình Llama 3 8 tỷ tham số và 70 tỷ tham số đều thể hiện khả năng mạnh mẽ trong việc giải quyết các vấn đề toán học phức tạp.

Khi được đưa ra một vấn đề tìm lợi nhuận tối đa có thể thu được bằng cách mua và bán cổ phiếu tối đa hai lần, mô hình 8 tỷ tham số đã có thể cung cấp một giải pháp từng bước. Nó tính đúng lợi nhuận tối đa là $6, mặc dù hàm nó trả về chỉ cho thấy lợi nhuận $3. Mô hình đã có thể phân tích vấn đề và giải thích lý luận của mình một cách hiệu quả.

Mô hình 70 tỷ tham số cũng đã giải quyết cùng một vấn đề, và phản hồi của nó cung cấp một lời giải thích toàn diện hơn. Nó không chỉ đạt được lợi nhuận tối đa chính xác là $6, mà còn chi tiết các bước cụ thể và logic được sử dụng để đạt đến giải pháp đó. Lời giải thích của mô hình 70 tỷ tham số được trình bày một cách chỉn chu và diễn đạt tốt hơn so với mô hình 8 tỷ tham số.

Hơn nữa, khi được yêu cầu tạo một tập lệnh Python để thực hiện trò chơi cổ điển Rắn và Thang bằng cách sử dụng Pygame, các mô hình Llama 3 đã có thể tạo ra mã chức năng. Khác với các mô hình ngôn ngữ khác thường gặp khó khăn trong việc tạo ra mã có thể chạy được, cả mô hình Llama 3 8 tỷ tham số và 70 tỷ tham số đều có thể tạo ra một triển khai trò chơi hoạt động, hoàn chỉnh với bảng trò chơi và cơ chế trò chơi.

Kết luận, mô hình Llama 3, cả phiên bản 8 tỷ tham số và 70 tỷ tham số, đã thể hiện khả năng ấn tượng trên nhiều tiêu chuẩn và nhiệm vụ.

Các mô hình đã có thể cung cấp các lời giải thích rõ ràng và súc tích về lý thuyết tương đối, được điều chỉnh cho sự hiểu biết của một bé 8 tuổi. Cả hai mô hình đều thể hiện khả năng lý luận mạnh mẽ, hiệu quả phân tích các khái niệm phức tạp thành các ẩn dụ dễ hiểu.

Khi được yêu cầu giải quyết một vấn đề lập trình Python khó, các mô hình đã có thể tạo ra giải pháp chính xác, với mô hình 70 tỷ tham số cung cấp một lời giải thích chi tiết và toàn diện hơn về cách tiếp cận.

Hơn nữa, các mô hình đã có thể tạo ra một trò chơi Rắn và Thang hoạt động bằng Python, bao gồm cả bảng trò chơi và các nhân vật chức năng. Điều này thể hiện khả năng tạo mã mạnh mẽ của các mô hình, vượt trội hơn các mô hình ngôn ngữ khác trong lĩnh vực này.

Các mô hình cũng đã thể hiện sự thành thạo trong giải quyết các vấn đề toán học, cung cấp các giải pháp chính xác và lời giải thích chi tiết về các khái niệm cơ bản.

Nói chung, các mô hình Llama 3 đã chứng minh là rất có khả năng, vượt trội hơn nhiều mô hình độc quyền trong các tiêu chuẩn và nhiệm vụ khác nhau. Khi mô hình 400 tỷ tham số được phát hành, sẽ rất thú vị để xem nó sẽ đẩy mạnh biên giới của hiệu suất mô hình ngôn ngữ nguồn mở như thế nào.