Dapatkah Model Bahasa Besar Memecahkan Teka-teki Logis? Untuk Mengetahuinya, Fernando Perez-Cruz dan Hyun Song Shin Bertanya kepada GPT-4

Ini menunjukkan bahwa meskipun GPT-4 terdengar logis dan meyakinkan, sering kali hanya mengulang jawaban yang sudah dikenal tanpa benar-benar memahami logika tersebut. Tampilan kejeniusan ini membawa risiko saat berhubungan dengan keputusan penting.

Berikut adalah terjemahan judul tersebut ke dalam bahasa Indonesia:

"Satu contoh lagi adalah masalah Monty-Hall, di mana seorang kandidat harus memilih antara tiga pintu, di mana di belakang salah satunya terdapat sebuah hadiah. Pembawa kuis membuka satu pintu tanpa hadiah dan menawarkan kandidat untuk mengubah pilihan. Strategi yang benar adalah mengganti pintu, tetapi ketika Perez-Cruz memberikan teka-teki dengan komplikasi tambahan, GPT-4 kembali membuat kesalahan, meskipun telah menjelaskan dasar-dasarnya dengan benar.

Berikut adalah terjemahan judul tersebut ke dalam bahasa Indonesia:
Contoh-contoh ini menjelaskan suatu masalah mendasar: Model bahasa besar seperti GPT-4 sangat mahir dalam menghasilkan jawaban yang masuk akal, tetapi salah. Mereka dapat tampak meyakinkan, bahkan ketika mereka salah, yang membuat penggunaannya berisiko. Seperti yang ditekankan oleh Perez-Cruz dan Shin, model bahasa yang cacat dapat memiliki konsekuensi fatal jika digunakan dalam proses pengambilan keputusan yang penting.

Berikut terjemahan dari judul tersebut ke dalam bahasa Indonesia:

"Model bahasa yang tampaknya sangat benar, tetapi sebenarnya sangat salah, adalah senjata berbahaya. Ini seperti mengandalkan spreadsheet yang kadang-kadang lupa bagaimana cara kerja perkalian. Wawasan ini seharusnya menjadi peringatan untuk menggunakan model bahasa dengan hati-hati dan selalu mengkritisi jawabannya.