要約:

  • 最近、GPT 3.5およびGPT 4などの大規模言語モデル(LLM)がAIコミュニティで注目を集めている。
  • LLMは膨大なデータを処理し、パターンを特定し、ヒトのような言語を生成する能力を持つ。
  • 研究では、GPT-3.5とGPT-4のパフォーマンスが様々なタスクで評価され、その振る舞いやパフォーマンスが時間とともに変化することが示された。
  • 特定の活動においてGPT-4の反応性が低下し、GPT-3.5の特定の活動で改善が見られた。
  • GPT-4の人間の命令に従う能力が時間の経過とともに低下し、振る舞いの変化に影響を与える一貫したメカニズムであることが発見された。
  • LLMの振る舞いは非常にダイナミックであり、短期間でも変化する可能性がある。

考察:

LLMのパフォーマンスが時間とともに変化することが示唆され、その一貫性の欠如が再現性に影響を及ぼす可能性がある。LLMの信頼性と効率性を確保するためには、継続的な監視と評価が不可欠である。研究者が質問と回答のコレクションを共有し、この分野でのさらなる研究を促進していることは重要である。LLMアプリケーションの信頼性と信憑性を確保するために、分析と可視化コードの提供が行われている。


元記事: https://www.marktechpost.com/2024/05/16/this-ai-research-from-stanford-and-uc-berkeley-discusses-how-chatgpts-behavior-is-changing-over-time/

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