这是GPT-4变笨的新解释

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原标题：这是GPT-4变笨的新解释
关键字：任务,模型,数据,示例,样本
文章来源：机器之心
内容字数：6221字

内容摘要：

机器之心报道
编辑：蛋酱变笨的本质是知识没进脑子。
自发布以来，曾被认为是世界上最强大的 GPT-4 也经历了多场「信任危机」。
如果说今年早些时候那次「间歇式降智」与 OpenAI 重新设计 GPT-4 架构有关，前段时间的「变懒」传闻就更搞笑了，有人测出只要告诉 GPT-4「现在是寒假」，它就会变得懒懒散散，仿佛进入了一种冬眠状态。
大模型变懒、变笨，具体是指模型在新任务上的零样本性能变差。尽管上述原因听起来很有趣，但问题到底怎么解决呢？
在最近的一篇论文中，加州大学圣克鲁斯分校研究者的新发现或可解释 GPT-4 性能下降的深层原因：「我们发现，在训练数据创建日期之前发布的数据集上，LLM 的表现出奇地好于之后发布的数据集。」
它们在「见过的」任务上表现出色，而在新任务上则表现糟糕。这意味着，LLM 只是基于近似检索的模仿智能方法，主要是记忆东西，而没有任何程度的理解。
说白了，就是 LLM 的泛化能力「没有说的那么强」—— 基础不扎实，实战总有出纰漏的时候。
造成这种结果的一大原因是「任务污染」，这是数据污染的其中一种形式。我们以前熟知的数据污染是测试数据污染，即在预训练数据中包

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