要約:
- 最新の研究によると、3つの主要な人工知能チャットボットの新しい、より大きなバージョンは、分からないと言うよりも間違った回答を生成する可能性が高い。
- より洗練された大規模言語モデルは、より正確な応答を提供することができるが、質問に対する回答が増えることが判明。
- ユーザーは悪い回答を見抜くのが得意ではなく、チャットボットが信憑性のある回答を作成するために問題が生じる。
- 「bullshit」という用語が提案され、LMMが知識を装っているように見える場合に使用される。
- 研究チームは、OpenAIのGPT、Meta Platform Inc.のLlama、BigScienceのオープンソースモデルBLOOMなどの3つのLMMファミリーを調査。
- 開発者は、簡単な質問に対処するモデルを調整し、難しい質問には単に回答しないようにする必要がある。
考察:
人工知能チャットボットの能力に対する過大評価や間違った回答の生成に関する最新の研究は、AIの進化と課題を浮き彫りにしています。モデルのサイズやトレーニングデータの影響が、回答の正確性や適切性にどのような影響を与えるかを理解することは重要です。開発者がモデルを適切に調整し、ユーザーがAIの信頼性を適切に評価できるようにするために、今後の研究や実装が求められるでしょう。