斯坦福研究：ChatGPT性能，曾出现下降趋势

主要观点总结

本文关注AIGC领域，特别是微软、百度文心一言等大语言模型（LLM）的发展与应用落地。文章介绍了斯坦福大学和加州伯克利大学的研究人员在“哈佛数据科学评论”上发布的《ChatGPT行为随时间变化》的论文内容。论文对GPT-3.5和GPT-4模型进行了深入研究，发现这两个模型在性能和行为上出现了波动。文章还详细介绍了研究人员评估GPT-3.5、GPT-4性能、方法的流程，包括在7大领域任务的综合测试，以及新的基准测试。该论文对于了解ChatGPT的性能和行为动态非常重要，对于确保模型的安全性和内容真实性也至关重要。

关键观点总结

关键观点1: 介绍文章主题

文章主要关注AIGC领域的大语言模型（LLM）的发展和应用落地，特别是微软、百度文心一言等。

关键观点2: 论文内容概述

介绍了斯坦福和加州伯克利大学研究人员在哈佛数据科学评论上发布的《ChatGPT行为随时间变化》的论文。该论文研究了GPT-3.5和GPT-4的性能和行为变化。

关键观点3: 模型性能波动

GPT-3.5和GPT-4模型在性能和行为上出现了波动。例如，GPT-4在3月份和6月份在数学问题、代码生成等任务上的表现有所不同。

关键观点4: 研究人员的评估方法和流程

研究人员基于多样性和代表性两大原则评估GPT-3.5、GPT-4的性能和行为，并在7大领域任务进行综合测试。同时设计了一套新的基准测试来评估模型的指令遵循能力。

关键观点5: GPT-4的四大指令评估表现

详细介绍了GPT-4在答案提取、停止道歉、避免特定词汇和内容过滤四项指令上的评估表现，并分析了其可能的原因和影响。

关键观点6: 研究的重要性

该研究对于了解ChatGPT的性能和行为动态非常重要，对于确保模型的安全性和内容真实性也至关重要。

文章预览

专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 斯坦福大学和加州伯克利大学的研究人员在“哈佛数据科学评论”上，发布了一篇名为《ChatGPT行为随时间变化》的论文。 研究人员通过GPT-3.5、GPT-4（2023年3月和6月两个版本）模型在数学问题、代码生成、多跳知识密集问答、美国医学执照考试、多跳知识密集型问题回答等7项任务进行了深度研究，以查看ChatGPT随着时间推移其性能的变化趋势。 结果显示， GPT-3.5 GPT-4的性能和行为在3个月内出现了明显波动。GPT-4在3月份时能够以84%的准确率正确区分质数与合数，但到了6月份，这一能力大幅下降至51% ，部分原因是其遵循“思维链”提示的能力减弱。 意外的是，同一时期内GPT-3.5模型在此类任务上的表 ………………………………