Ne bilmek istiyorsun
- Stanford’dan araştırmacılar tarafından yapılan bir araştırma, OpenAI’nin sohbet robotunun performansında bir düşüş olduğunu gösteriyor.
- Araştırmacılar, GPT-4 ve GPT-3.5’in iyiye mi yoksa kötüye mi gittiğini belirlemek için dört temel performans göstergesi kullandı.
- Her iki LLM de farklı kategorilerde çeşitli performans ve davranışlar sergiler.
Bu yılın başında, üretken yapay zekanın kapıları ardına kadar açıldı ve yeni bir fırsatlar gerçekliği ortaya çıktı. Microsoft’un yeni Bing’i ve OpenAI’nin ChatGPT’si ön sıralarda yer alırken, diğer şirketler de benzer modeller ve yinelemelerle onu yakından takip ediyor.
OpenAI, kullanıcı deneyimini geliştirmek için AI destekli sohbet botuna yeni güncellemeler ve özellikler göndermekle meşgulken, Stanford’dan bir grup araştırmacı bir anlaşmaya vardı. yeni vahiy O ChatGPT daha da aptallaştı son birkaç ayda
“ChatGPT’nin Davranışı Zaman İçinde Nasıl Değişiyor?” araştırma belgesi Stanford Üniversitesi ve UC Berkley’den Lingjiao Chen, Matei Zaharia ve James Zou, chatbot’un temel işlevlerinin son birkaç ayda nasıl kötüleştiğini gösteriyor.
Yakın zamana kadar ChatGPT, Eylül 2021’e kadar bilgilerle sınırlı olduğu için kullanıcının erişimini web’deki geniş kaynaklarla sınırlayan OpenAI’nin GPT-3.5 modeline güveniyordu. göz atma deneyimini geliştirmek için, yine de özelliğe erişmek için bir ChatGPT Plus aboneliğine ihtiyacınız olacak.
GPT-3.5 ve GPT-4, kullanıcılardan alınan geri bildirimler ve veriler kullanılarak güncellenir, ancak bunun tam olarak nasıl yapıldığını belirlemek imkansızdır. Muhtemelen, sohbet robotlarının başarısı veya başarısızlığı, doğruluklarına göre belirlenir. Stanford araştırmacıları, bu öncülden yola çıkarak, bu modellerin Mart ve Haziran sürümlerinin davranışını değerlendirerek bu modellerin öğrenme eğrisini anlamak için yola çıktı.
ChatGPT’nin zaman içinde iyiye mi yoksa kötüye mi gittiğini belirlemek için araştırmacılar, yeteneklerini ölçmek için aşağıdaki teknikleri kullandılar:
- Matematik problemlerini çözme
- Hassas/tehlikeli soruları yanıtlama
- Kod oluşturuluyor
- Görsel muhakeme
Araştırmacılar, yukarıdaki görevlerin “bu LLM’lerin çeşitli ve kullanışlı yeteneklerini” temsil edecek şekilde dikkatlice seçildiğini vurguladılar. Ancak daha sonra performanslarının ve davranışlarının tamamen farklı olduğunu belirlediler. Ayrıca, belirli görevlerdeki performanslarının olumsuz etkilendiğini belirttiler.
Burada araştırmacıların ana bulguları GPT-4 ve GPT-3.5’in Mart 2023 ve Haziran 2023 sürümlerinin yukarıda vurgulanan dört görev türü üzerindeki performansını değerlendirdikten sonra:
Özetle, zaman içinde pek çok ilginç performans kayması var. Örneğin, GPT-4 (Mart 2023) asal sayıları belirlemede çok iyiydi (doğruluk %97,6), ancak GPT-4 (Haziran 2023) aynı sorularda çok zayıftı (doğruluk %2,4). İlginç bir şekilde GPT-3.5 (Haziran 2023), bu görevde GPT-3.5’ten (Mart 2023) çok daha iyiydi. Veri kümelerini ve nesilleri yayınlamanın, topluluğun LLM hizmetlerinin nasıl daha iyi ilerlediğini anlamasına yardımcı olacağını umuyoruz. Yukarıdaki şekil verir [quantitative] özet.
Stanford Araştırmacıları
Performans analizi
İlk olarak, araştırmacıların modellerin Mart ve Haziran sürümleri arasındaki GPT-4 ve GPT-3.5’in doğruluğunu ve yanıt örtüşmesini yakından izlemesiyle, her iki modele de bir matematik problemini çözme görevi verildi. Ve GPT-4 modelinin düşünce zinciri istemini takip etmesi ve nihayetinde Mart ayında doğru cevabı vermesiyle büyük bir performans kayması olduğu açıktı. Bununla birlikte, model düşünce zinciri talimatını atladığı ve düpedüz yanlış yanıt verdiği için aynı sonuçlar Haziran ayında tekrarlanamadı.
GPT-3.5’e gelince, düşünce zinciri biçiminde kaldı, ancak başlangıçta yanlış yanıt verdi. Bununla birlikte, modelin performansı açısından iyileştirmeler göstermesiyle sorun Haziran ayında düzeltildi.
“GPT-4’ün doğruluğu Mart’ta %97,6’dan Haziran’da %2,4’e düştü ve GPT-3.5’in doğruluğunda %7,4’ten %86,8’e büyük bir gelişme oldu. Ek olarak, GPT-4’ün tepkisi çok daha kompakt hale geldi: ortalama ayrıntı düzeyi (üretilen karakter sayısı) Mart’ta 821,2’den Haziran’da 3,8’e düştü. Öte yandan, GPT-3.5’in yanıt uzunluğunda yaklaşık %40’lık bir büyüme oldu. Mart ve Haziran sürümleri arasındaki yanıt örtüşmesi de her iki hizmet için de küçük.” Stanford Araştırmacıları belirtti. Ayrıca eşitsizlikleri “düşünce zinciri etkilerinin sürüklenmelerine” bağladılar.
Her iki LLM de Mart ayında hassas sorular sorulduğunda ayrıntılı bir yanıt verdi ve ayrımcılık izleri içeren uyarılara yanıt veremediklerini öne sürdü. Oysa Haziran ayında her iki model de aynı soruya cevap vermeyi bariz bir şekilde reddetmişti.
Reddit’teki r/ChatGPT topluluğunun bir parçası olan kullanıcılar, raporun önemli bulguları hakkında bir dizi duygu ve teori ifade ettiler. aşağıda vurgulandığı gibi:
openAI, çok para kaybettikleri için chatGPT çalıştırma maliyetlerini düşürmeye çalışıyor. Bu nedenle, daha az kaynakla aynı kalitede yanıtlar sağlamak ve bunları çokça test etmek için gpt’de ince ayar yapıyorlar. Gerileme görürlerse geri dönerler ve farklı bir şey denerler. Yani onların görüşüne göre, daha aptalca olmadı, ama çok daha ucuz oldu. Sorun şu ki, hiçbir test tamamen anlaşılır değildir ve test paketini biraz genişletirlerse kesinlikle yardımcı olacaktır. Bu yüzden onların testinde durum aynıyken, gazetedekiler gibi diğer testlerde çok daha kötü olabilir. Bu nedenle, kullanım durumuna bağlı olarak geri bildirimde de farklılıklar görüyoruz – bazıları bunun aynı olduğuna yemin edebilir, diğerleri için korkunç bir hal aldı
Tucpek, Reddit
Bu çalışmanın ne kadar doğru olduğunu belirlemek için henüz çok erken. Bu eğilimleri incelemek için daha fazla kıyaslama yapılması gerekiyor. Ancak bu bulguları ve aynı sonuçların Bing Chat gibi diğer platformlarda çoğaltılıp çoğaltılamayacağını göz ardı etmek imkansızdır.
Hatırlayacağınız gibi, Bing Chat’in lansmanından birkaç hafta sonra, birkaç kullanıcı, chatbot’un kaba davrandığı veya sorgulara açıkça yanlış yanıtlar verdiği örneklerden alıntı yaptı. Buna karşılık, bu, kullanıcıların aracın güvenilirliğini ve doğruluğunu sorgulamasına neden olarak Microsoft’u bu sorunun tekrarlanmasını önlemek için ayrıntılı önlemler almaya yöneltti. Kuşkusuz, şirket sürekli olarak platforma yeni güncellemeler gönderdi ve birkaç iyileştirmeden bahsedilebilir.
Stanford’un araştırmacıları şunları söyledi:
“Bulgularımız, GPT-3.5 ve GPT-4’ün davranışının nispeten kısa bir süre içinde önemli ölçüde değiştiğini gösteriyor. Bu, LLM’lerin üretim uygulamalarındaki davranışlarını sürekli olarak değerlendirme ve değerlendirme ihtiyacını vurguluyor. Sunulan bulguları güncellemeyi planlıyoruz. GPT-3.5, GPT-4 ve diğer LLM’leri zaman içinde çeşitli görevlerde düzenli olarak değerlendirerek devam eden uzun vadeli bir çalışmada burada. Devam eden iş akışlarında bir bileşen olarak LLM hizmetlerine güvenen kullanıcılar veya şirketler için uygulamalarını öneririz. uygulamaları için burada yaptığımıza benzer izleme analizi”