「GPT-4が怠け者です:OpenAIが認める」

「美容・ファッションのエキスパートが解説:GPT-4の怠惰さをOpenAIが認める」

OpenAIは、GPT-4が予期せぬ動作を示し、一部のユーザーから「怠惰」と評される中で懸念が浮上しています。最新のGPT-4に関する課題について、OpenAIは最近の承認でフィードバックに対処し、明らかにしています。

ユーザーフィードバックがGPT-4の遅延を明らかにする

ユーザーはピークタイム中にGPT-4から遅延した応答や異常な動作を報告しています。クレームの範囲は、遅い反応や形式上の対応から、特にコード関連のクエリを処理する際の明確な拒否までさまざまです。 Independentによると、コードの断片をリクエストしたユーザーは、AIから不完全な応答を得て、残りの部分を自分で埋めるよう提案されます。

OpenAIの認識と説明

OpenAIは、ユーザーのクレームを認識するためにTwitterを利用しました。同社はGPT-4への最後のアップデートが11月11日に行われ、パフォーマンスの低下が観察されたことは意図せぬものであると明確にしました。ツイートを通じて伝えられた認識は、モデルの振る舞いの予測できない性質とOpenAIが問題解決に取り組む姿勢を強調しています。

モデルトレーニングの複雑さに関する洞察

OpenAIはより詳細なツイートスレッドで、チャットモデルのトレーニングの複雑さについて詳述しています。同社は、プロセスの非線形性を強調し、さまざまなトレーニングランでの個性、執筆スタイル、拒否の振る舞い、評価パフォーマンス、さらには政治的なバイアスの発生の可能性に注目しています。 OpenAIはユーザーフィードバックに感謝し、動的な評価上の課題に対処する上での重要な役割を認識しています。

GPT-4の振る舞いを改善するための継続的な取り組み

問題を認識しながらも、OpenAIはまだ完全な解決策を実施していません。最近のアップデートの欠如は疑問を呼び起こしますが、OpenAIは具体的な理由については沈黙を守り、公式の情報のみを共有する選択をしています。憶測や噂は避けられ、透明なコミュニケーションに焦点を当て、ユーザーの懸念を認識しています。

私たちの意見

GPT-4の最近の「怠惰さ」はアップデートの欠如による意図しない結果ですが、OpenAIが問題解決に取り組む姿勢は明白です。 OpenAIはAIモデルのトレーニングに関連する課題を認識し、会社が行う継続的なテストと評価プロセスを強調しています。 OpenAIはユーザーフィードバックを貴重なものと認識し、AIモデルの振る舞いの動的な領域を航行するための洞察を提供しています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

「Underrepresented Groupsの存在下での学習について」

「ICML 2023で受け入れられた最新の成果をご紹介いたします『Change is Hard A Closer Look at Subpopulation Shift』という...

機械学習

T-Mobile US株式会社は、Amazon TranscribeとAmazon Translateを通じて人工知能を利用し、顧客の希望する言語でボイスメールを提供しています

この投稿は、T-Mobile US, IncのシニアシステムアーキテクトであるDhurjati Brahma、T-Mobile US, Incの主任エンジニア/アー...

機械学習

Amazon SageMaker JumpStartを使用した対話型ビジュアル言語処理

ビジュアル言語処理(VLP)は生成AIの最前線にあり、言語知能、ビジョン理解、処理を包括するマルチモーダル学習の進展を推進...

AIニュース

MITエンジニアによって開発された心臓右心室のロボティックレプリカ

マサチューセッツ工科大学(MIT)の名門研究者たちは、革新的な心臓右室のロボットレプリカを開発しましたこの画期的な創造物...

コンピュータサイエンス

ウィンブルドン、ビデオハイライトの解説にAIを使用

この発表は、テニスがテクノロジーを受け入れるスポーツとして広がる傾向の一部です

機械学習

「xVal」というものに出会いましょう:科学応用のために数字を言語モデルにエンコードするための継続的な方法で、任意の数字を表すために単一のトークンだけを使用します

大規模言語モデルの領域において、ひとつの迷惑な問題が浮かび上がっています。これらのモデルは多くの言語に基づくタスクを...