В последние годы наблюдается активное развитие крупных языковых моделей (LLM), которые находят применение в различных сферах, включая образование, медицину и науку. Однако, как показали новые исследования, увеличение размеров и улучшение этих моделей может привести к снижению их надежности.
Исследования выявили, что более крупные и обученные модели чаще дают ошибочные ответы на простые вопросы, в то время как их предшественники могли избегать ответов на сложные задачи. Например, современные модели, такие как GPT-4, могут казаться более точными, но на самом деле они часто предоставляют правдоподобные, но неверные ответы, что может ввести пользователей в заблуждение.
Кроме того, несмотря на то, что новые модели показывают большую стабильность при изменении формулировок вопросов, они все равно демонстрируют значительные колебания в зависимости от уровня сложности задач. Это подчеркивает необходимость пересмотра подходов к разработке и обучению языковых моделей, особенно в критически важных областях, где предсказуемость ошибок имеет первостепенное значение.
В целом, результаты исследований подчеркивают важность внимательного контроля за использованием языковых моделей и необходимость повышения их надежности для обеспечения безопасного взаимодействия с пользователями.