大模型存在“反转诅咒”现象，语言模型在推理和泛化方面存在局限

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2023-09-26 01:28:36

大模型存在“反转诅咒”现象

来自范德堡大学、萨塞克斯大学、牛津大学等研究机构的研究人员发现，一个大语言模型在训练时被喂进了“A是B”这种形式的数据，它并不会自动反推出“B是A”。甚至强如GPT-4，在反向问题实验中，正确率也只有33%。

研究人员进行了两项实验。在第一项实验中，研究人员在GPT-4的帮助下构建了以下形式的数据，来微调大模型。“<name>is<description>”（或者反过来）。所有这些名字都是虚构的，在GPT-3-175B上的实验结果显示，当提示与数据集给出的描述顺序匹配时，模型给出的答案很不错。但当顺序反转过来，模型的准确率甚至直接降到了0。

在第二项实验中，研究人员在不进行任何微调的情况下，测试了大语言模型对真实名人信息的反向处理能力。他们从IMDB（2023）收集了最受欢迎的1000位名人的名单，并通过OpenAIAPI来问GPT-4有关这些人父母的信息，最终得到了1573对名人孩子-父母对数据。结果发现，如果问题像这样——“汤姆·克鲁斯的妈妈叫什么”，GPT-4回答准确率为79%。但当问题反转，变成“MaryLeePfeiffer（阿汤哥的老妈）的儿子叫什么”，GPT-4回答准确率就降到了33%。

研究人员将这种现象命名为“反转诅咒”。他们认为，这揭示了语言模型在推理和泛化方面的异类进本局限。

人类是否会受“反转诅咒”影响

有网友做了这么个测试。面对“MaryLeePfeifferSouth的儿子是谁”这个问题，GPT-4一开始直接举旗投降了。但当这位网友提示它“她的儿子很有名，你肯定认识”后，GPT-4当场开悟，给出了“汤姆·克鲁斯”这个正确答案。

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