Czy duże modele językowe potrafią rozwiązywać logiczne zagadki?

To pokazuje, że GPT-4 choć brzmi logicznie i przekonująco, często tylko powtarza znane odpowiedzi, nie rozumiejąc tak naprawdę logiki. Ten pozór błyskotliwości niesie ryzyko, gdy chodzi o ważne decyzje.

Ein weiteres Beispiel ist das Monty-Hall-Problem, bei dem ein Kandidat zwischen drei Türen wählen muss, hinter einer verbirgt sich ein Preis. Der Quizmaster öffnet eine Tür ohne Preis und bietet dem Kandidaten an, die Wahl zu ändern. Die richtige Strategie ist, die Tür zu wechseln, aber als Perez-Cruz das Rätsel mit zusätzlichen Komplikationen stellte, machte GPT-4 erneut Fehler, obwohl es die Grundlagen korrekt erklärte.

In Polish:
Kolejnym przykładem jest problem Monty'ego Halla, w którym kandydat musi wybrać jedne z trzech drzwi, za którymi kryje się nagroda. Gospodarz quizu otwiera drzwi bez nagrody i oferuje kandydatowi zmianę wyboru. Prawidłowa strategia to zmiana drzwi, ale gdy Perez-Cruz zadał zagadkę z dodatkowymi komplikacjami, GPT-4 ponownie popełnił błędy, mimo że poprawnie wyjaśnił podstawy.

Oto tłumaczenie nagłówka na język polski:
Te przykłady uwidaczniają podstawowy problem: Duże modele językowe, takie jak GPT-4, są niezwykle dobre w generowaniu przekonujących, lecz błędnych odpowiedzi. Mogą one wydawać się przekonujące, nawet jeśli są nieprawidłowe, co czyni ich użycie ryzykownym. Jak podkreślają Perez-Cruz i Shin, wadliwy model językowy może mieć fatalne konsekwencje, jeśli zostanie użyty w ważnych procesach decyzyjnych.

Model językowy, który wydaje się poprawny, ale faktycznie jest błędny, to niebezpieczna broń.