00后国人论文登Nature,大模型对人类可靠性降低

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00后国人论文登Nature,大模型对人类可靠性降低

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原标题:00后国人论文登Nature,大模型人类可靠性降低
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文章来源:量子位
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一水 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI00后国人一作登上Nature,这篇大模型论文引起热议。
简单来说,论文发现:更大且更遵循指令的大模型也变得更不可靠了,某些情况下GPT-4在回答可靠性上还不如GPT-3。
与早期模型相比,有更多算力和人类反馈加持的最新模型,在回答可靠性上实际愈加恶化了。
结论一出,立即引来20多万网友围观:
在Reddit论坛也引发围观议论。
这让人不禁想起,一大堆专家/博士级别的模型还不会“9.9和9.11”哪个大这样的简单问题。
关于这个现象,论文提到这也反映出,模型的表现与人类对难度的预期不符。
换句话说,“LLMs在用户预料不到的地方既成功又(更危险地)失败”。
Ilya Sutskever2022年曾预测:
也许随着时间的推移,这种差异会减少。
然而这篇论文发现情况并非如此。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担忧。
更重要的是,论文还发现依靠人类监督来纠正错误的做法也不管用。
有网友认为,虽然较大的模型可能会带来可靠性问题,但它们也提供了前所未有的功能。


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