chao_666666的博客

在GSM8K数学单词问题数据集上,PaLM540B模型配合思维链提示取得了74.4%的准确率,这一成绩不仅大幅超越了标准提示方法(58.1%),更是超过了此前经过微调的GPT-3模型保持的最佳记录(55%)。值得注意的是,这一突破是在仅使用8个示例进行少样本学习的情况下实现的,充分体现了思维链提示方法的强大效果。这种方法不仅提高了模型的性能,还增强了AI系统的可解释性,使我们能够更好地理解AI是如何得出结论的。这项技术不仅推动了AI性能的提升,更重要的是,它为我们理解和改进AI的思维过程提供了宝贵的工具。

OpenAI的「草莓」模型就是一个典型的例子，它通过引入自我对弈强化学习（self-play RL）等新范式，试图让大模型在保持快速思考的同时，增强数理推理和逻辑判断的能力。这种创新不仅有望直接提升大模型的性能，同时引入的新的范式中间思考的过程可以再次生成高质量的数据为下一代的GPT-5提供新的数据，切实解决当下的数据困境。在最新的大模型进展中，OpenAI的「草莓」模型无疑是备受关注。最近一年的进展，似乎许多人对AGI的梦想又破灭了，但是人们总是会无限高估一项新技术的诞生，又会低估其在未来长远的影响。