大模型智障检测+1:Strawberry有几个r纷纷数不清,最新最强Llama3.1也傻了

草莓 “里有几个 R? 这个人工智能不知道 A-W-B-E-R,这是第二个 R;有一次关于这个话题的讨论最后演变成了一种关于单词本身性质的知识性争论,人工智能辩称:"'straw’中的R是单词的一部分,但它并不会改变’strawberry’中R的总数。这也是为什么即使你的公司正在引领潮流,尝试使用大量人工智能工具来改善业务工作流程,或将员工从枯燥的工作中解放出来,你也应该确保在根据人工智能的结果做出决策之前,有专人检查人工智能吐出的所有信息。虽然这项功能强大的技术仍然充满希望,但最近发现的一个小问题表明,人工智能并不完美,因此要不断重复检查其结果。 阅读详情

继分不清9.11和9.9哪个大以后,大模型又“集体失智”了!

数不对单词“Strawberry”中有几个“r”,再次引起一片讨论。

GPT-4o不仅错了还很自信。

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刚出炉的Llama-3.1 405B,倒是能在验证中发现问题并改正。

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比较离谱的是Claude 3.5 Sonnet,还越改越错了。

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说起来这并不是最新发现的问题,只是最近新模型接连发布,非常热闹。

一个个号称自己数学涨多少分,大家就再次拿出这个问题来试验,结果很是失望。

在众多相关讨论的帖子中,还翻出一条马斯克对此现象的评论:

好吧,也许AGI比我想象的还要更远。

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路遇失智AI,拼尽全力终于教会

有人发现,即使使用Few-Shot CoT,也就是“一步一步地想”大法附加一个人类操作示例,ChatGPT依然学不会:

倒是把r出现的位置都标成1,其他标成0,问题的难度下降了,但是数“1”依旧不擅长。

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为了教会大模型数r,全球网友脑洞大开,开发出各种奇奇怪怪的提示词技巧。

比如让ChatGPT使用漫画《死亡笔记中》高智商角色“L”可能使用的方法。

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ChatGPT想出的方法倒是也很朴素,就是分别把每个字母写出来再一个一个数并记录位置,总之终于答对了。

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有Claude玩家写了整整3682个token的提示词,方法来自DeepMind的Self-Discover论文,可以说是连夜把论文给复现了。

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整个方法分为两大阶段:先针对特定任务让AI自我发现推理步骤,第二阶段再具体执行。

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发现推理步骤的方法简单概括就是,不光要会抽象的思维方法,也要具体问题具体分析。

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这套方法下,Claude给出的答案也非常复杂。

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作者补充,花这么大力气解决“数r问题”其实并不真正实用,只是在尝试复现论文方法时偶然测试到了,希望能找出一个能用来回答所有问题的通用提示词。

不过很可惜,这位网友目前还没公布完整的提示词。

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还有人想到更深一层,如果要计算文档中straberry出现多少次怎么办?

他的方法是让AI想象有一个从0开始的内存计数器,每次遇到这个单词就往上加。

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有人评论这种方法就像在用英语编程。

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也有AI可以一次做对

那么究竟有没有大模型,可以不靠额外提示词直接答对呢?

其实不久之前有网友报告,ChatGPT是有小概率能直接答对的,只不过不常见。

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谷歌Gemini 大概有三分之二的概率能答对,打开“草稿”就能发现,默认每个问题回答三次,两次对一次错。

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至于国内选手,在提问方式统一、每个模型只给一次尝试机会的测试下,上次能正确判断数字大小的,这次同样稳定发挥。

字节豆包给出了正确回答,还猜测用户问这个问题是要学习单词拼写吗?

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智谱清言的ChatGLM,自动触发了代码模式,直接给出正确答案“3”。

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腾讯元宝像解数学题一样列方程给出了正确答案(虽然貌似没有必要)。

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文心一言4.0收费版则更加详细,也是先正确理解了意图,然后掰指头挨个找出了全部的“r”。

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不过有意思的是,在同一种方法下,文心一言APP中的免费版文心3.5掰指头也能数错。

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讯飞星火也通过找出“r”所在位置给出了正确回答。

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还是token的锅

虽然“数r”和“9.11与9.9哪个大”,看似一个是数字问题一个是字母问题,但对于大模型来说,都是token问题。

单个字符对大模型来说意义有限,使用GPT系列的Llama系列的tokenizer就会发现,20个字符的问题,在不同AI眼中是10-13个token。

其中相同之处在于,strawberry被拆成了st-,raw,-berry三个部分来理解。

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换一个思路用特殊字符ⓢⓣⓡⓐⓦⓑⓔⓡⓡⓨ来提问,每一个字符对应的token也就会分开了。

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面对这种问题,其实最简单的方法就是像智谱清言一样,调用代码来解决了。

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可以看到,ChatGPT直接用Python语言字符串的count函数,就能简单搞定。

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刚刚创业开了所学校的大神卡帕西认为,关键在于需要让AI知道自己能力的边界,才能主动去调用工具。

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至于教给大模型判断自己知道不知道的方法,Meta在LLama 3.1论文中也有所涉及。

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最后正如网友所说,希望OpenAI等大模型公司,都能在下个版本中解决这个问题。

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GPT Tokenizer试玩
https://gpt-tokenizer.dev
Llama Tokenizer试玩
https://belladoreai.github.io/llama-tokenizer-js/example-demo/build/
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如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了,已经有很多人都想往这里面扎,但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农,初入大模型时也吃了很多亏,踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模型,能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习,等录播视频免费分享出来,需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

在这里插入图片描述

二、AI大模型视频教程

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三、AI大模型各大学习书籍

在这里插入图片描述

四、AI大模型各大场景实战案例

在这里插入图片描述

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型,我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念,并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时,掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力,成为未来技术领域的领导者。

再者,学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。

因此,学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。

「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案(大赛作品) 阅读详情

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