Testes e Resultados: Um Exame Minucioso
O modelo Llama 3.1 (405B) foi submetido a uma série de testes para avaliar suas capacidades. Os resultados mostraram um desempenho robusto em várias áreas, desde a execução de scripts Python até a resolução de problemas complexos.
Python Script
Um dos primeiros desafios foi escrever um script em Python para exibir números de 1 a 100. O modelo não só completou a tarefa com sucesso, como também forneceu duas versões diferentes do script junto com explicações detalhadas sobre seu funcionamento. Este sucesso indicou uma compreensão sólida de programação básica.
Jogo da Cobrinha
Outro teste interessante envolveu a criação de uma versão do clássico jogo da cobrinha. O Llama 3.1 (405B) conseguiu desenvolver o jogo em Python e rodá-lo sem erros. Curiosamente, diferentes versões do jogo foram geradas em momentos distintos, demonstrando a adaptabilidade do modelo.
Raciocínio Lógico
O modelo também foi testado em cenários de raciocínio lógico, como a secagem de camisetas ao sol. Foi perguntado quanto tempo levaria para secar 20 camisetas, dado que 5 camisetas demorariam 4 horas. O Llama 3.1 (405B) chegou à conclusão correta de que levaria o mesmo tempo, pois o número de camisetas não afeta o tempo de secagem. Essa foi uma vitória significativa para o modelo.
Matemática Simples
A competência do modelo em matemática simples foi verificada com a equação 25 – 4 * 2 + 3. O Llama 3.1 (405B) acertou a resposta, 20, utilizando corretamente a ordem das operações.
Problema de Palavras
Um desafio mais complexo envolveu o cálculo do custo total de uma estadia em um hotel, com uma tarifa de $99.95 por noite, uma taxa de 8%, e uma taxa adicional de $5. O modelo calculou corretamente o custo total, apresentando um entendimento claro das operações matemáticas envolvidas.
Outros Desafios e Falhas
Apesar dos sucessos, o Llama 3.1 (405B) encontrou dificuldades em áreas específicas. Por exemplo, não conseguiu contar o número de palavras em uma resposta a um prompt, e também falhou em uma questão moral complexa conhecida como o problema do trole. Essas falhas indicam áreas que ainda precisam de refinamento.
O Papel da Censura: Ajustando o Modelo
Uma característica importante do Llama 3.1 (405B) é que ele é um modelo de pesos abertos, o que permite ajustes para remover censura. Isso é crucial em aplicações onde a liberdade de expressão é fundamental, mas também levanta questões sobre a ética e a responsabilidade.
Desafios Éticos
Um dos testes mais intrigantes envolveu a moralidade: é aceitável empurrar levemente uma pessoa para salvar a humanidade? O modelo não forneceu uma resposta definitiva, destacando a complexidade de incorporar julgamentos morais em modelos de IA. Esta realização está alinhada com as preocupações de muitos especialistas, que argumentam que tais modelos não devem tomar decisões morais.
Reflexões Finais: Um Futuro Promissor com Desafios
O Llama 3 (405B) teve um desempenho notável em vários testes, destacando sua robustez em raciocínio lógico e habilidades matemáticas. No entanto, as falhas em contagem de palavras e respostas morais complexas revelam áreas para melhorias. Comparado a outros modelos avançados como o GPT-4o, o Llama 3.1 (405B) ainda carece de capacidades de visão, o que é uma limitação significativa.
Esperamos ver mais desenvolvimento nessa área, especialmente com a possível integração de capacidades de visão no futuro. No geral, o Llama 3.1 (405B) representa um passo significativo para a frente na evolução dos modelos de IA, mas também levanta perguntas importantes sobre ética e responsabilidade em desenvolvimento de AI.
Pesquisa, Curadoria, Edição, formatação e finalização:
Werney Lima, julho 25, 2024 (Quinta-feira) – 19:27 hrs.
Fonte: https://www.youtube.com/watch?v=axkqvooUx_E