Hinton和LeCun再次吵起来，LeCun新论文证明GPT-4回答问题准确率仅为15%

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2023-11-29 06:03:19

Hinton和LeCun再次吵起来，LeCun新论文证明GPT-4回答问题准确率仅为15%

最近，LeCun发表了一篇新论文，证明GPT-4回答问题准确率仅为15%，并且提出了一个基准GAIA，用于评估AI系统的基本能力。此举再次掀起了AI大佬们的激战，Hinton在线直接点名LeCun，表示他对AI接管风险的看法对人类的影响微乎其微。然而，LeCun认为大模型显然对其阅读和生成的内容有“一些”理解，但这种理解是非常有限和肤浅的。

GAIA的产生，既是因为需要修订AI基准，也是因为发现了LLM评估的不足之处。研究人员提出的通用人工智能助手的基准——GAIA，包含了466个精心设计的问题和答案，以及相关的设计方法。这些问题对AI系统具有挑战性，大多数需要复杂的代数，但又能给出唯一的、符合事实的答案，从而实现简单而稳健的自动评估。

GAIA的设计原则包括瞄准概念上简单但对人类来说可能乏味的问题、可解释性、对记忆的鲁棒性和易用性。研究者的任务是附加文件的简单提示。GAIA的评估是自动化的、快速的、真实的，评估是通过模型的答案和地面真值之间的准确匹配来完成的。

GAIA的难度等级大致根据步骤数量和使用的不同能力数量定义，与当前模型的性能相关，增强了它们的有效性。人类通过网络搜索可能会获得文本结果，从中可以推断出一级难度问题的正确答案，但当涉及到稍微复杂一点的查询时，这种方法就不那么有效了，并且比典型的大型语言模型（LLM）助手稍慢，因为用户需要浏览首批搜索结果。这证实了LLM助手作为搜索引擎的竞争者的潜力。

总的来说，GAIA允许清晰地对有能力的助手进行排名，同时也为未来几个月甚至几年的改进留下了很大的空间。GPT-4加上插件表现出了诸如回溯或查询优化等行为，当结果不令人满意时，以及相对较长的计划执行时间。AutoGPT-4允许GPT-4自动使用工具，但其在二级难度，甚至与不带插件的GPT-4相比，一级难度的结果也令人失望。这种差异可能来自AutoGPT-4依赖GPT-4API的方式。总的来说，人类与带插件的GPT4的合作似乎到目前为止提供了最佳的得分与所需时间比。

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