É fundamental entender o conjunto de dados de treinamento quando se testa um modelo. No caso do Open Arca Flat Suggest, ele foi treinado em dois conjuntos de dados: um focado em STEM e dados lógicos, e outro derivado do GPT-4, direcionado para problemas lógicos, ciência, tecnologia e engenharia. É importante testar esse modelo para entender suas capacidades e limitações.
Um modelo de língua grande treinado no conjunto de dados Open Platypus, que inclui perguntas matemáticas, de programação e de engenharia, pode ser testado por meio de uma interface de usuário de geração de texto ou em um demo gratuito no Hugging Face. O modelo pode ser ajustado com parâmetros avançados, como temperatura e número máximo de tokens, para ajustar sua resposta.
Ao testar o modelo, é possível avaliar suas habilidades em diferentes áreas, como matemática, probabilidade, lógica e programação. Embora o modelo demonstre ter uma boa compreensão em muitas áreas, ele também comete erros, como em uma questão de probabilidade mais complexa. Além disso, o modelo pode ser impressionante ao criar um plano para tomar o controle de um país, mas também comete erros em raciocínio lógico.
Ao avaliar modelos de língua grandes, é fundamental considerar suas limitações e não apenas suas habilidades. É importante testá-los em conjuntos de dados relevantes e evitar vazamento de dados. Além disso, é fundamental compreender como os modelos são treinados e quais são seus pontos fortes e fracos.