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概述

这篇文章的研究背景是GPT-3.5和GPT-4这两种大型语言模型的使用越来越广泛，但它们随时间如何更新也备受关注。过去的方法对GPT-3.5和GPT-4的更新方式缺乏透明度，导致在将这些模型整合到更大的工作流程中时存在挑战。此外，还不清楚模型的每次更新如何影响其行为。本文提出了一种研究方法，通过评估GPT-3.5和GPT-4在数学问题求解、敏感/危险问题回答、代码生成和视觉推理等任务上的表现来揭示它们的行为变化。研究结果发现，GPT-3.5和GPT-4的性能和行为在不同时间点会有很大差异，其中一些任务的性能随时间变差。这些发现表明，需要对LLM的质量进行持续监控，并且模型的性能变化可能会对后续工作流程造成影响。

重要问题探讨

1. 这项研究发现 GPT-3.5 和 GPT-4 的性能在各项任务上随时间变化巨大。你认为这一现象可能的原因是什么？

这种性能变化可能由于多种因素造成。一种可能的原因是模型的更新和改进。作者提到，LLM 服务如 GPT-4 可能会根据用户反馈和数据进行更新。这意味着模型的性能可能会因为数据和用户反馈的变化而有所改变。另一个可能的原因是设计变更。作者指出，但目前不清楚 GPT-3.5 和 GPT-4 的更新时间以及更新对模型行为的影响。如果这些更新涉及到性能方面的调整，那么模型的行为可能会因此发生变化。

2. GPT-4 在 2023 年 3 月版本上在发现质数方面表现优秀（准确率为97.6%），但在 6 月版本上表现非常差（准确率为2.4%）。你认为这种性能差异的原因是什么？

造成 GPT-4 在质数识别任务上性能差异的原因可能是更新或者其他因素的影响。作者提到 GPT-4 可能根据数据和用户反馈进行更新，而且我们也知道 GPT-4 在两个版本之间可能发生了变化。因此，这种性能差异可能是由于模型的更新造成的，新的数据和用户反馈可能导致模型在质数识别任务上表现更差。

3. 为什么 GPT-3.5（6 月版本）在质数识别任务上比 GPT-3.5（3 月版本）表现更好？

这种性能改善可能是由于模型的更新或其他因素的影响。作者没有提到 GPT-3.5 是否会进行更新，但由于 GPT-4 的存在，我们可以合理地推测 GPT-3.5 也可能会根据数据和用户反馈进行部分修改。因此，GPT-3.5 在 6 月版本上表现更好的原因可能是因为它经历了一定的更新和改进。

4. 你认为 GPT-4 在 6 月相比于 3 月版本更不愿意回答敏感问题的原因是什么？

这种行为差异可能是由于模型的更新、数据变化或其他因素的影响。尽管作者没有提供具体细节，但他们指出 GPT-4 的行为在问题回答任务上有所变化。可能的原因之一是更新的模型可能加入了对敏感问题的警觉性，导致在 6 月版本上不愿回答这些问题。同时，新的数据集和用户反馈也可能影响模型在这方面的表现。

5. 你认为这项研究的发现对于社会和工程实践有什么重要启示？

这项研究的发现强调了对于大型语言模型（LLM）质量的持续监控的重要性。作者的研究显示了 GPT-3.5 和 GPT-4 在不同版本上的性能变化，这意味着相同的 LLM 服务在短时间内可能表现出巨大差异。这对于将 LLM 整合到更大的工作流程中具有挑战性，因为模型的反应突然发生变化可能会破坏下游流程。此外，无法确定模型的变化也使得无法完全复现“相同” LLM 的结果。这种不确定性可能会对社会和工程实践产生重大影响，需要更多的研究和监管来确保 LLM 的稳定性和可靠性。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.09009.pdf

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