文章转载来源：AI梦工厂
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图片来源：由无界 AI生成
对于ChatGPT变笨原因，学术界又有了一种新解释。
加州大学圣克鲁兹分校一项研究指出：
在训练数据截止之前的任务上，大模型表现明显更好。
论文重点研究了“任务污染”问题，也就是大模型在训练时期就见识过很多任务示例，给人一种AI拥有零样本或少样本能力的错误印象。
也有学者从另一个角度指出，大模型训练后参数冻结，人们不断提出新的任务也就是输入分布不断变化。如果模型不能不断适应这种变化，就表现成能力慢慢退化。
人们以为只提了个问题AI就能回答，其实是在训练时见过大多数常见任务。
随时间推移，人们开始提出更多新问题，AI表现就不行了。
比如对于代码问题，编程语言还在持续发展变化，迟早有一天效率会低到不可接受。
这是所有不具备持续学习能力模型的命运。
研究团队一共评估了12种模型，从ChatGPT之前的GPT-3系列、OPT、Bloom，到最新的GPT-3.5-turbo、羊驼家族Llama、Alpaca和Vicuna等。
它们都存在类似问题，也就是在训练截止之前的任务上表现明显更好。
评估任务污染非常困难，闭源模型根本不会公布训练数据，大多数开源模型也只是生命了来源，而不发布数据本身。
如果研究者重新爬取互联网数据，也有可能与模型训练时相比发生了变化。
对此，团队采用4种方法来测量任务污染程度：
在开源模型Alpaca和Vicuna上，存在训练数据污染的任务表现就比原版Llama更好的趋势明显。
从GPT-3 davinci-001版本到GPT-3.5-Turbo，这个问题越来越严重了。
图中X代表模型复述出了训练数据数据中的原始任务示例，绿色代表经过指令微调的模型没有复述训练数据。
灰色代表未经过指令微调的模型无法根据提示词指示复述训练数据，但不代表问题不存在。
前三种方法精度较高，但召回率较低。如果在任务的训练数据中找到数据，则可以肯定它已经看到了示例。
但由于数据格式的变化、关键字的变化以及数据集的大小，使用前三种方法没有找到证据并不意味着数据污染不存在。
第四种方法召回率高但精度低，容易受干扰因素影响。
特别是对于GPT-3系列，目前人们假设其能力提高来自于指令微调，但研究团队认为事实并非如此。
虽然在2021年之前的数据集上，davinci-002比davinci-001的性能有所提高，但在2021年之后的数据集上性能却相应下降，
通这表明GPT-3系列的指令微调只适用于某些早期数据集。
最后团队的结论为：
有人总结到：
这是一个循环。
论文：
https://arxiv.org/abs/2312.16337
参考链接：
[1]https://twitter.com/ChombaBupe/status/1741531065032798360
来源：AI梦工厂
发布人：暖色
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