O desempenho do Falcon 40B é comparável ao modelo base do ChatGPT, mas tem a vantagem de ser baixável e personalizável. O vídeo demonstra a capacidade do modelo de entender linguagem natural, gerar texto semelhante ao humano e se engajar em conversas. Além disso, é forte em entender emoções e comportamentos humanos, demonstrado por sua capacidade de “teoria da mente”. Ele também pode gerar código e entender conceitos de programação.
O vídeo também aborda os desafios de problemas matemáticos em modelos de linguagem e demonstra como adicionar um prompt “mostre seu trabalho” pode ajudar o modelo a chegar a uma resposta correta. Além disso, o vídeo compartilha um exemplo de como o GPT3.5 e o GPT4 podem resolver um problema matemático corretamente quando solicitados a “mostrar seu trabalho”.
No final, o vídeo apresenta as impressões do locutor sobre o Falcon 40B, comparando-o ao GPT-4 e GPT-3.5, e mencionando o potencial do modelo com fine-tuning. Além disso, o locutor discute seu projeto, chamado Term GPT, que visa fazer com que um modelo GPT emita comandos de terminal para alcançar um objetivo específico.
Melhorando o Falcon 40B
O locutor sugeriu que o Falcon 40B, um modelo de IA de código aberto, pode ser fine-tuned para casos de uso específicos para alcançar desempenho comparável ao GPT-4. Ele especula que o GPT-4 usa vários modelos para gerar e refinar respostas através de processamento iterativo. Para melhorar o Falcon 40B, o locutor recomenda usar técnicas semelhantes, como modelos de recompensa baseados em regras e verificações de sanidade. Além disso, ele incentiva os espectadores a explorar a chamada de propostas do TII e o livro “Neural Networks from Scratch” para aprender mais.