A bemutatott anyagban egy 9 milliárd paraméteres nyelvi és képfeldolgozó modellt tesztelnek, amely körül jelentős várakozások és marketingállítások alakultak ki. Vizsgálják, hogy valóban jogos-e a modell iránti lelkesedés, vagy csak egy újabb túlértékelt termékről van szó.
Telepítési és integrációs aspektusokat is érintenek, például hogy a modellt különféle tesztkörnyezetekben hogyan lehet beállítani és futtatni, beleértve a Docker alapú, háromlépcsős alkalmazásokat. A tesztek során részletesen bemutatják a VRAM-igényt, a különböző interfészeket és kapcsolódó eszközöket is.
Az egyik próba egy tehenészetmenedzselő alkalmazásban keres hibát, ahol a modellnek logikai hibát kellene felismernie és javítania a kódban. Felmerül az a kérdés, hogy az ilyen modellek mennyire képesek önálló hibakeresésre, programkód értelmezésére és javítására.
Különböző funkciók – például képelemzés és vizuális feladatok – során is megvizsgálják, mennyire alkalmas a rendszer kreatív, illetve analitikus feladatok ellátására, például egy kebabanimáció létrehozására vagy ismert fizikai képletek lépésenkénti levezetésére. Ezek a tesztek felvetik a megbízhatóság, a pontosság és a valódi kreativitás kérdéseit a hasonló gépi tanulási modelleknél.
Az anyagban hangsúlyozzák, hogy az ilyen nagyméretű modellek gyorsan terjednek közösségi körökben, de nem minden hasonló paraméterméretű rendszer hozza a várt szintet. Érdemes kritikus szemmel vizsgálni az új AI-modelleket, mielőtt azok elterjedt alkalmazásba kerülnének.
