斯坦福大學(xué)和加州大學(xué)伯克利分校的研究人員發(fā)表了一篇論文,研究了 OpenAI 的 ChatGPT 大語(yǔ)言模型(LLM)在2023年3月至6月之間發(fā)生的變化。
他們發(fā)現(xiàn),在經(jīng)過(guò)三個(gè)月的評(píng)估后,ChatGPT 的性能在某些任務(wù)上明顯惡化。例如,在判斷質(zhì)數(shù)和顯示思考過(guò)程的任務(wù)中,GPT-4的準(zhǔn)確率下降了95.2%,而 GPT-3.5的準(zhǔn)確度大幅上升,提升了79.4%,從7.4%提高到了86.8%。另一個(gè)用限定符求一系列整數(shù)之和的問(wèn)題在 GPT-4和 GPT-3.5中也出現(xiàn)了性能下降,分別為負(fù)42% 和20%。
與3月份相比,6月份的GPT-4更能抵抗越獄或通過(guò)特定提示規(guī)避內(nèi)容保護(hù)邊界,這一變化很可能被視為該公司的一項(xiàng)改進(jìn)。
研究人員認(rèn)為,提高監(jiān)測(cè)和透明度可以避免 LLM 漂移的問(wèn)題。這項(xiàng)研究揭示了企業(yè)在考慮采用生成式 AI 產(chǎn)品時(shí)需要注意的新領(lǐng)域,并稱之為 “LLM 漂移”。要應(yīng)對(duì) LLM 漂移的影響,企業(yè)需要保持警惕,并進(jìn)行連續(xù)的外部評(píng)估和監(jiān)測(cè)。
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