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00后國人論文登Nature,大模型對人類可靠性降低

AIGC動態1年前 (2024)發布 量子位
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00后國人論文登Nature,大模型對人類可靠性降低

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原標題:00后國人論文登Nature,大模型人類可靠性降低
關鍵字:模型,人類,任務,難度,論文
文章來源:量子位
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一水 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI00后國人一作登上Nature,這篇大模型論文引起熱議。
簡單來說,論文發現:更大且更遵循指令的大模型也變得更不可靠了,某些情況下GPT-4在回答可靠性上還不如GPT-3。
與早期模型相比,有更多算力和人類反饋加持的最新模型,在回答可靠性上實際愈加惡化了。
結論一出,立即引來20多萬網友圍觀:
在Reddit論壇也引發圍觀議論。
這讓人不禁想起,一大堆專家/博士級別的模型還不會“9.9和9.11”哪個大這樣的簡單問題。
關于這個現象,論文提到這也反映出,模型的表現與人類對難度的預期不符。
換句話說,“LLMs在用戶預料不到的地方既成功又(更危險地)失敗”。
Ilya Sutskever2022年曾預測:
也許隨著時間的推移,這種差異會減少。
然而這篇論文發現情況并非如此。不止GPT,LLaMA和BLOOM系列,甚至OpenAI新的o1模型和Claude-3.5-Sonnet也在可靠性方面令人擔憂。
更重要的是,論文還發現依靠人類監督來糾正錯誤的做法也不管用。
有網友認為,雖然較大的模型可能會帶來可靠性問題,但它們也提供了前所未有的功能。


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