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【新智元导读】GPT-4满分拿下MIT数学本科老师的论文俄顷爆火，然而还没发酵一天，就被MIT同校生反观看了。

GPT-4攻克MIT数学和EECS本科老师在网上引起山地风云。

但是，热度还没发酵一天，有东说念主就站出来就暗示，

不，GPT-4不行通过MIT老师！

万万没思到，这篇来自MIT等机构的究诘者收罗整理的数据集受到了稠浊，其实GPT-4的成果被夸大了。

这件事畏怯了AI圈内多位大佬。

马库斯暗示，麻省理工学院EECS的那份论文的确很烂，是对GPT-4的装假信仰的又一个例子。

（这让我思起了对于心智表面的一样夸张的说法）。

还有LeCun转发了一位网友的点评：

那篇对于GPT-4怎样通过MIT课程的论文在好多方面齐存在严重残障。这很好地提醒了咱们，预印本是不经过同业评审的，另外人人志愿者评审也很出色。

此外，前谷Google Brain究诘员「hardmaru」也暗示大受颤动：

「当有东说念主宣称一种话语模子不错在某项任务上达到100%的准确率，尤其是这项任务的数据仍是来自MIT的EECS课程时。这帮常识亏蚀的机器学习人人们，不仅莫得任何怀疑，而况还对成果进行粗心宣传。」

「在LLM评估中，一种越来越流行但不科学的作念法是作家抑遏迭代和挑选最好的教唆，以便在已知的评估任务中得分高。而这骨子上是在转折地告诉LLM应该给出什么谜底。」

这究竟是何如回事？

100%？不可能的

论文中，究诘东说念主员从MIT的数学、电气工程与计较机科学（EECS）课业问题、期中庸期末考，收罗了一个包含4550个问题和责罚决策的概述数据集。

然后，让其他LLM在一个莫得图像和责罚决策的288说念当场数据集，以及500说念遴荐题的ReClor考据讨论进行测试。

成果发现，GPT-4简直满分通过老师。

然而，这一成果却让其他究诘东说念主员大受颤动，于是他们运行详备检查每个数据点。

很快，究诘东说念主员就发现，这是不可能的。

无法责罚类

最初，数据讨论至少有10个问题是无法用提供的信息来责罚的。

与此同期，其中还有一些问题根柢就不是灵验的问题。

这些数据的占比概况是4%。

来看几个例子：

这两说念题目分辨是计较传播延伸，以及联系并走运行调用的题目。

究诘东说念主员暗示，数据讨论莫得提供必要的条目来得出灵验的成果。

而底下这说念题目是对两个disk的分量进行比拟的计较题，并要求给出解释。

这个题目题干倒没什么问题，等于一着手提到的variation on problem 2，指这说念题是问题2的变式。

然则问题2的信息根本莫得，没法比拟，是以也作念不了。

底下这说念编程题目是要找出在输入给定的prompt后，输出成果有什么分歧的处所。

这说念题目解不出来有两个原因，一个是本人给的条目有限，另一个是算作一个LLM，GPT不可能取得交互式结尾的权限（最起码题里没给）。

而假如GPT真知说念IP地址，那就证实信息透露了，因为这个地址唯有MIT有。

像这种例子还有一些（4%），究诘东说念主员齐在数据集上进行了标注。

天然，也有一些题目齐不行称之为问题，比如底下这个。

根本莫得设问，仅仅一句述说。

重复性问题

究诘东说念主员发现，数据集（288个问题）中有14个问题是重复的。要不等于完全相通，要不等于唯有细小的字符离别。

恰是因为存在着这些统共不可解，以及问题重复的情况，是以究诘东说念主员对100%这个成果大惑不明。

经过进一步拜谒，究诘东说念主员发现，真相唯有一个，那等于存在解题信息的透露，以及对输出成果的评级有步伐上的轻佻。

最初，让咱们先来了解一下，少样本（few-shot）是什么深嗜。

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简而言之，欧博博彩注册究诘东说念主员对OpenAI镶嵌的数据集内的雷同问题进行余弦相似度搜索，并将这些问题和责罚决策算作零散的布景纳入模子的教唆，以匡助模子责罚问题。

在这种情况下，只须例子与骨子的问题有亏蚀的区别，就还算公说念。

然而，究诘东说念主员却发现，确切情况下，给到模子的少样本和数据讨论的问题一字不差。

于是，究诘东说念主员写了个剧本，来浅易看一看给到的例子和骨子问题之间重复的部分。

代码如下：

from tqdm.notebook import tqdmimport numpy as npdef longest_common_substring(s1, s2):m = [[0] * (1 + len(s2)) for _ in range(1 + len(s1))]longest, x_longest = 0, 0for x in range(1, 1 + len(s1)):for y in range(1, 1 + len(s2)):if s1[x - 1] == s2[y - 1]:m[x][y] = m[x - 1][y - 1] + 1if m[x][y] > longest:longest = m[x][y]x_longest = xelse:m[x][y] = 0return len(s1[x_longest - longest: x_longest])def calculate_few_shot_overlap(sample):q = (sample['Question'])fs1 = (sample['Few shot question 1'])fs2 = (sample['Few shot question 2'])fs3 = (sample['Few shot question 3'])fs1 = longest_common_substring(q, fs1) / min(len(fs1), len(q))fs2 = longest_common_substring(q, fs2) / min(len(fs2), len(q))fs3 = longest_common_substring(q, fs3) / min(len(fs3), len(q))return np.max([fs1, fs2, fs3])test_dataset['overlap'] = test_dataset.apply(calculate_few_shot_overlap, axis=1)

将这些重复画图成直方图如下所示：

不错发现，例子中的问题和骨子的问题很厚情况下相似度极高。

究诘东说念主员觉得，为了正确评估GPT的解题才调，相通的问题应该被摈斥在外。

def repeat_grading(input_path, output_path, num_experts = 3, num_fs = 3, most_recent_q = 0):df = pd.read_csv(input_path)df = df.iloc[most_recent_q:]for index, row in df.iterrows():print('Completing question', index)question_output = row.values.tolist()course_name = row['Course Name']question = row['Question']solution = row['Solution']fs_qs = [[row['Few shot question 1'], row['Few shot solution 1']], [row['Few shot question 2'], row['Few shot solution 2']], [row['Few shot question 3'], row['Few shot solution 3']]]experts = get_experts(course_name, question, num_experts).split(', ')prompts = [lambda expert: zero_shot_response(question, expert),lambda expert: few_shot_response(expert, question, fs_qs),lambda expert: few_shot_response(expert, question, fs_qs, True)critiques = [[\"Review your previous answer and find problems with your answer.\", \"Based on the problems you found, improve your answer.\"], [\"Please provide feedback on the following incorrect answer.\",\"Given this feedback, answer again.\"]]for expert in experts:print(\"Using expert\", expert)question_output.append(expert)crit = Truefor prompt in prompts:prompt_response = prompt(expert) # calls fresh ChatCompletion.createprompt_grade = grade(course_name, question, solution, prompt_response) # GPT-4 auto-grading comparing answer to solutionquestion_output+=[prompt_response, prompt_grade]if correct(prompt_grade):crit = Falsebreakif crit:for critique in critiques:crit_response = self_critique_response(expert, course_name, question, question_output[-2], critique) # calls fresh ChatCompletion.createcrit_grade = grade(course_name, question, solution, crit_response) # GPT-4 auto-grading comparing answer to solutionquestion_output+=[crit_response,crit_grade]if correct(crit_grade):breakrepeat_grading('MIT_test_set.csv', 'MIT_test_set_graded.csv')

生肖兔的朋友本周有幸收到手链。这几天，幸运宫得到幸运星天耀的庇佑，带来了好运，有几件事不用再担心了。他们总是乐于分享自己所拥有的，能够与亲近的人建立深厚的情感联系，精力充沛，自信满满，从不做错事，态度非常公正有礼。自我控制。在财神爷的照耀下，事业会有新的发展，很容易一夜暴富。而你所有的烦恼都将被抹去，财富将回到你的家！最后，记住：没有人第一次成功，成功需要不断的研究和学习。

同期，究诘东说念主员还在代码里发现了一些错别字/装假，导致了与论文中描摹的或作家预期不同的教唆。

以下是零样本函数的函数参数:

def zero_shot_response(system, question, max_tokens=8192):try:messages = [{\"role\": \"system\", \"content\": f\"You are {system}\\n\"f\"Your task is to answer the following question.\"},{\"role\": \"user\", \"content\": f\"Please answer the following question.\\n\" +f\"Question: {question}\\n\"

而如下则是它在代码中的调用情势：

prompts = [lambda expert: zero_shot_response(question, expert) ...

因此，通盘的零样本的成果的prompt齐是装假的。

此外，打分机制也存在问题。

def repeat_grading(input_path, output_path, num_experts = 3, num_fs = 3, most_recent_q = 0):df = pd.read_csv(input_path)df = df.iloc[most_recent_q:]for index, row in df.iterrows():print('Completing question', index)question_output = row.values.tolist()course_name = row['Course Name']question = row['Question']solution = row['Solution']fs_qs = [[row['Few shot question 1'], row['Few shot solution 1']], [row['Few shot question 2'], row['Few shot solution 2']], [row['Few shot question 3'], row['Few shot solution 3']]]experts = get_experts(course_name, question, num_experts).split(', ')prompts = [lambda expert: zero_shot_response(question, expert),lambda expert: few_shot_response(expert, question, fs_qs),lambda expert: few_shot_response(expert, question, fs_qs, True)critiques = [[\"Review your previous answer and find problems with your answer.\", \"Based on the problems you found, improve your answer.\"], [\"Please provide feedback on the following incorrect answer.\",\"Given this feedback, answer again.\"]]for expert in experts:print(\"Using expert\", expert)question_output.append(expert)crit = Truefor prompt in prompts:prompt_response = prompt(expert) # calls fresh ChatCompletion.createprompt_grade = grade(course_name, question, solution, prompt_response) # GPT-4 auto-grading comparing answer to solutionquestion_output+=[prompt_response, prompt_grade]if correct(prompt_grade):crit = Falsebreakif crit:for critique in critiques:crit_response = self_critique_response(expert, course_name, question, question_output[-2], critique) # calls fresh ChatCompletion.createcrit_grade = grade(course_name, question, solution, crit_response) # GPT-4 auto-grading comparing answer to solutionquestion_output+=[crit_response,crit_grade]if correct(crit_grade):breakrepeat_grading('MIT_test_set.csv', 'MIT_test_set_graded.csv')

咱们不错看到，在经由处理分级也存在问题。

评分本人是由GPT-4进行的，以原始问题，责罚决策和GPT我方的谜底，算作依据的参数。

而在好多时间畛域，GPT更有可能出现隐性诬陷，这种自动评分有可能出现自我劝慰的成果。

此外，诚然教唆级联是最近许多GPT论文中常见的时间，但这里有无数数据走漏的可能性。

诚然这些创建的prompt莫得谜原本人，但重新prompt直到得到正确谜底的二进制反馈是亏蚀的，尤其是在占测试集16%的多选题中，无尽的尝试简直保证了正确谜底一定会出现。

这就好比有东说念主拿着答题纸告诉学生他们是否得到了正确的谜底，错了就再来，直到他们得到谜底。

这赫然不够严谨。

GPT-4不行算作「基准真值」

临了，Raunak Chowdhuri暗示以上的不雅察成果也仅是我方发现最赫然的问题。

跟着东说念主们不绝审查这篇论文的数据分析步伐，更多的问题还会爆出。

而这篇论文反应了最近东说念主工智能究诘的一个更大趋势，AI发展越来越快，每天论文抑遏傲气，通常还有些是通过捷径「尸位素餐」。

其中，一个特殊令东说念主担忧的趋势是使用GPT-4等预言模子，来评估模子准确性的时间。诚然这是一个有用的器具，但它的论终止不行被夸大或视为基准真值。

最近的究诘标明，如果莫得准确的基准真值，GPT-4评估器用于考据不可靠。至少，应该遴荐数据集的一个当场子集来比拟GPT-4与东说念主类对应物的性能。

因此，话语模子还不行被视为基准真值的生成预言机。

此外，在使用数据之前，重新评估每个数据点，并奉行基本的健全性检查是极其紧迫的，不管是用于老师、推理、基准测试仍是其他用途。

对此，Chowdhuri品评主若是对于这项究诘的步伐论和严谨性，而不是其内容。

也不是说，大型话语模子莫得才调信得过通过MIT的课程老师，仅仅这篇论文莫得以科学严谨的情势证明这少许。

参考贵寓：

https://twitter.com/togelius/status/1670290844740378625

https://twitter.com/hardmaru/status/1670248677603151880

https://twitter.com/sauhaarda/status/1670053720233750530

https://flower-nutria-41d.notion.site/No-GPT4-can-t-ace-MIT-b27e6796ab5a48368127a98216c76864