聊天機器人ChatGPT能力波動:質(zhì)數(shù)識別準確率下降


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斯坦福大學的一項新研究發(fā)現(xiàn),熱門生成式人工智能(AI)聊天機器人ChatGPT的能力在幾個月內(nèi)有所波動。研究人員評估了ChatGPT在幾個月內(nèi)如何處理不同的任務,發(fā)現(xiàn)ChatGPT的能力隨時間推移而出現(xiàn)不一致。目前,ChatGPT有兩個版本,免費的GPT-3.5模型和更智能、更快速的付費GPT-4版本。研究人員發(fā)現(xiàn),GPT-4在3月份能夠有效地解決數(shù)學問題,識別質(zhì)數(shù)的準確率為97.6%。但三個月后,其準確率下降到了2.4%。而另一方面,GPT-3.5卻變得更好,從7.4%的準確率提高到了86.8%。研究人員還注意到,在編寫代碼和視覺推理方面也有類似的波動。斯坦福大學計算機科學教授James Zou表示:“當我們調(diào)整一個大型語言模型來提高它在某些任務上的表現(xiàn)時,那可能會有很多意想不到的后果,可能會損害這個模型在其他任務上的表現(xiàn)……這個模型回答問題的方式有各種各樣的相互依賴性,這可能導致我們觀察到的一些惡化行為?!毖芯咳藛T認為,結(jié)果并不能真正反映ChatGPT性能的準確性狀態(tài),而是顯示了微調(diào)模型帶來的意外后果。本質(zhì)上,當修改模型的一部分來改善一個任務時,其他任務可能會受到影響。為什么會這樣很難確定,因為沒有人知道ChatGPT是如何運作的,而且它的代碼也不是開源的。隨著時間的推移,研究人員注意到,ChatGPT的回答不僅變得不太準確,而且還停止了解釋其推理過程。由于ChatGPT的運作方式,要研究和衡量其表現(xiàn)可能很困難。這項研究強調(diào)了觀察和評估驅(qū)動ChatGPT等工具的大型語言模型(LLM)性能變化的必要性。該研究已經(jīng)在arXiv上發(fā)布,并正在等待同行評審。

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