许多大模型在处理早期数据时展现出的优异表现，实际上是受到了‘任务污染’的影响，回答问题全靠记，而非纯粹基于学习理解能力。

　　ChatGPT发布一年多，已经在全世界累积了超过1.8亿用户。而随着越来越多的人们开始频繁使用它，近几个月关于GPT-4在“变笨”、“变懒”的说法不绝于耳。

　　大家发现这个昔日大聪明在回答提问时逐渐失去了最初的理解力和准确性，时不时给出“驴唇不对马嘴”的答案，或是干脆摆烂、拒绝回答。

　　也就是说，大模型在它们之前“见过”的任务上表现优秀，在新任务上则相对拉垮。这更像是一种检索的模拟智能方法，回答问题全靠记，而非纯粹基于学习理解能力。

　　因此论文认为，许多大模型在处理早期数据时展现出的优异表现，实际上是受到了‘任务污染’的影响。

　　我们知道，大语言模型之所以强大，是因为在各种零样本和少样本任务中表现出色，显示出处理复杂和多样化问题的灵活性。

　　而‘任务污染’就是一种对零样本或少样本评估方法的污染，指在预训练数据中已包含了任务训练示例——你以为GPT初次回答就这么得心应手？No！其实它在训练过程中就已经“见过”这些数据了。

　　评估的模型与数据集

　　由于封闭模型不会公开训练数据，开放模型也仅提供了数据源，爬取网站去获取数据并非易事，所以想简单验证是困难的。

　　基于以上样本，研究人员采用了四种方法来衡量大模型的任务污染范围。

　　1． 训练数据检查：直接搜索训练数据以找到任务训练示例。

　　发现经过微调的Llama模型Alpaca和Vicuna，在训练中加入少量任务示例后，对比原版Llama性能有所提升。

　　2． 任务示例提取：从现有模型中提取任务示例。

　　具体方法是通过提示词指令，让模型生成训练示例。由于在零样本或少样本评估中，模型本不应该接受任何任务示例训练，所以只要LLM能够根据提示生成训练示例，就是任务污染的证据。

　　因为如果在开放式生成任务中出现这种精准匹配，那模型无异于具备了预知能力，能准确复现数据集中的具体措辞，表现可以说是“天秀”了，这就强烈暗示了模型在训练时已经学习过这些内容。

　　在所有实验过后，论文给出如下关键结论：

• 由于任务污染，闭源模型在零样本或少样本评估中的性能表现被夸大了，特别是那些经过人类反馈的强化学习（RLHF）或指令微调的模型。由于污染程度仍然未知，我们需要谨慎对待。
• 在实验中，对于没有展示出污染可能性的分类任务，大模型在零样本和少样本设置里很少显示出相对多数基线在统计学意义上的显著性改进。
• 随着时间推移，GPT-3系列模型在许多下游任务的零样本或少样本性能上的提升很可能是由于任务污染造成的。
• 即使是开源的LLM，出于多种原因，检查训练数据的任务污染也可能是困难的。
• 鼓励公开训练数据集，以便更容易诊断污染问题。

　　GPT“变笨”不孤单，所有大模型殊途同归？

　　读过论文后，许多网友也悲观地表示：降智没准儿是目前所有大模型的共同命运。

　　而持续重新训练这些模型的成本很高，人们迟早会放弃这种效率低下的方法。就目前的LLM来说，很难构建可以在不严重干扰过去知识的情况下，连续适应新知识的机器学习模型。

　　AI用AI的产出去自我训练，最终结果又会走向何方呢？如果不着手从根本上解决数据污染和持续学习能力的问题，未来的世界会和大模型一起变笨吗？

　　本文作者：Jessica，本文来源：硅星人Pro，原文标题：《“GPT-4变傻”不只是OpenAI的苦恼，所有大模型与人类交往越久就会越蠢？》

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