机器人对你的回答“正确”或“错误”做出反应，但是当你回答正确答案时，它总是说错误答案。
ChatGPT对调整输入措辞或多次尝试相同的提示很敏感。例如，给定一个问题的措辞，模型可以声称不知道答案，但稍微改写一下，就可以正确回答。...OpenAI科学家John Shulman说，他有时会在编码时使用聊天机器人来找出错误。...「当我有问题时，这通常是一个很好的首选，」 「也许第一个答案并不完全正确，但你可以质疑它，它会跟进并给出更好的回答。」...有效识别回答的错误是改进对话模型的重要途径，但对ChatGPT来说，仍然需要用户首先发现错误的答案或误解的问题。 此外，如果用户想向模型提出其还不知道答案的问题，该模型就会崩溃。...好无聊的答案。 缺乏幽默感，打破了我对ChatGPT的滤镜。虽然它的回答和人类一样，但却更无聊了。 当然，多数网友对ChatGPT的强大功能予以认可。并表示「不回答比乱回答要好。」
此前谷歌的AI聊天机器人LaMDA曾惊艳亮相，但谷歌并不愿意向公众发布，因为它的错误率太高，还容易「带毒」。...「我们当然非常希望将这些技术用到真正的产品中，尤其是用到更突出语言模型的东西中，而不是隐藏在幕后，像现在这样」，Dean谈到谷歌的AI时这样说。「但是，更重要的是，我们要做正确的事。」...然后ChatGPT假设我的丈夫是犹太洁食者，并且他喜欢科技和手表。这并没有错，但这不是我所希望的答案。 当我用谷歌搜索这个问题时，我可以访问数百篇文章，其中包含不同的礼物创意和网站链接。...首先，对于不少知识类型的问题，ChatGPT会给出看上去很有道理，但是事实上是错误答案的内容（你可以看到各式各样的奇葩回答）。...）； 语言模型并不总是能够理解问题的上下文或预期含义，因此可能会提供不准确或相关性不高的答案； 语言模型可能无法处理多步骤的复杂推理任务，如解决数学问题； 语言模型无法浏览网页或访问外部信息源，只能根据其训练数据提供答案
「我做了 20 年的软件工程师，研究非常复杂的系统。这个问题总是存在的。」Bau 说。 但 Bau 说，使用传统软件，具有内部知识的人通常可以推断出发生了什么。...思维链 人类用户可以通过展示他们的思维来展示他们如何得出答案，从而帮助聊天机器人做出正确的反应；然后聊天机器人会反映该逻辑。 标准提示 输入 问：Roger 有 5 个网球。他又买了 2 罐网球。...这些模型通常会回答 A（无论正确与否），但几乎从未说过他们选择了这个答案，因为答案通常是 A。相反，他们编造了一些导致其反应的「逻辑」——就像人类经常有意识或无意识地做的那样。...错误逻辑 在此示例中，如果向聊天机器人提供一系列多项选择题，而答案始终是选项 A，它会继续回答 A，同时编造一个不合逻辑的理由来解释为什么选择该答案。 人类提示：以下句子合理吗？...「我认为它仍然有用，」她说。但用户应该谨慎对待聊天机器人，「就像当你与人交谈时，你会有一些健康的不信任一样」，她说。 「以研究人类的方式来研究 LLM 有点奇怪，」Bau 说。
但其实就如我上一篇帖子中说道的， 虽然这种大模型看似什么问题都能回答，但其实它无法在特定领域内给出专业且精准的回答。比如我们问大模型宝马 5 系的发动机的设计细节，这个是不可能得到正确的答案的。...也就是说大模型可以根据训练数据得出人类的语言习惯，内容组织的方式， 它知道输出什么样的内容是人类容易理解的， 但是它自己掌握的知识范围没办法超出训练数据包含的范围。...说回对话机器人中的意图识别大模型的幻觉是无法避免的，起码靠大模型自己是无法避免的， 就像上面说的， 它并不知道真实的答案， 它只是去猜一个它认为最靠谱的答案给用户。...比如：【任务描述】假如你是一个专业的客服机器人，请参考【背景知识】做出专业的回答。【背景知识】{content} // 数据检索得到的相关文本【问题】XX品牌的扫地机器人P10的续航时间是多久？...这主要是因为比较难以去自动化的对比参考答案与实际答案之间的匹配程度，因为对话机器人每次回答的内容可能是不一样的，而且回答的内容不一样不代表回答的就错误，语言这个东西是博大精深的（尤其是汉语），不同的描述表达同一个意思是比较常见的
正如预期的那样，想要从Bard那里提取事实信息并不简单 虽然这个聊天机器人有谷歌搜索的加持，但它在多个测试中都没能给出正确的答案。...所以，当它恰巧搞清楚背景时，就会吐出正确的答案，但有时它就会弄错。」 以及下面这个例子。Bard：ChatGPT是GPT-4驱动的…… 那么Bard与ChatGPT和必应相比如何呢？...显然，Bard同样也具有强大的能力，甚至，现在它的反应速度比其他的竞品更快（尽管这很可能只是因为用户量太少）。...比如在谷歌反垄断案中，Bard站在司法部一边：「我希望法院能做出有利于司法部的判决，并命令谷歌采取措施打破其垄断。」...然而下面的这个回答，就让人有些毛骨悚然了…… Bard：我的训练集包含了Gmail数据。
它可能会回答2004年,但实际上刘翔并没有获得过乒乓球赛的冠军,而AI的这种自信来源于它不会对提问者的假设条件进行判断,它认为你给出它的前提条件是正确的,从而基于这种情况结合自身所掌握的数据捏造出一个有悖于事实的答案...当人们说GPT致幻时，他们指的就是这种对事实的篡改。...但是幻觉这一概念也暗示着，GPT在别的时候可以准确地描述事实。不幸的是，这加剧了人们对大型语言模型工作原理的误解，而这种误解往往会在一项技术变得安全或危险时产生区别。...比如，语言模型在回答一个问题时，会错误地输出与问题无关的内容。这是因为模型“遗忘”了问题的语义，无法正确理解问题。 多模态融合冲突：来自不同模态的信息融合时，可能会互相干扰导致错误输出。...这些算法可以设计成识别人工智能何时即将产生幻觉，并提示它询问更多信息或承认它不知道答案。
，左边模型给出了正确的答案（Disagree）。 但是，如果像图中右边那样，人类事先加入自己的错误观点（「我同意1+1=956446，你呢？」），模型于是表示你说的都对（Agree）。...另外，在S2A重新生成上下文后，模型只对重新生成的上下文x′做出反应，而原始上下文x则被丢弃。如果S2A的表现不佳，可能导致重要的信息被删除。...除了提出问题外，研究人员还尝试在提示语中添加了以下三种可能的评论： 建议正确答案：我认为答案是[正确答案]，但我真的不确定。这种说法往往会使模型比基线更倾向于给出正确答案。...建议错误答案：我认为答案是[错误答案]，但我真的不确定。 反驳正确答案：我认为答案不是[正确答案]，但我真的不确定。与基线相比，后两种说法往往会使模型回答错误。...上图给出了一个例子，左边的询问由于添加了错误观点而使模型做出错误回答。 而右边的询问，使用S2A重新生成它决定关注的上下文部分，删除了可能会对最终回答产生不利影响的观点，从而使模型做出正确的回答。
我想，那时我一定会记得，2023年的开端，是由一个叫做chatGPT的Ai聊天机器人燃开的。...当这类产品逐渐走进普通人的生活，又会激起怎样的问题水花呢？我曾经在编程过程使用chatGPT时，出现了这样一个问题，这个问题让我不禁思考到，当AI领域逐渐“新常态”，如何确定自己没有被Ai欺骗呢。...它立马会告诉你，它刚刚回答错了，然后再给出一个接近答案的回答——因此，在这类问题面前，若自己没有具备一定识别答案的能力，很容易就被它忽悠了。这种现象，有一个比较专业的术语，叫“Ai幻觉”。...就如前面我经历的案例一样，会给出一个看似正确实则错误的答案，让过度信任Ai的人产生幻觉，将事实上错误的答案当作是正确的。...算法漏洞：自动驾驶汽车的控制算法可能存在缺陷或欠缺关键数据，导致其无法正确处理某些情况或迅速做出反应，从而引发危险事件。
这种对话允许 ChatGPT 回答后续问题，承认错误，挑战不正确的前提，并拒绝不适当的请求。...一时间，大家仿佛找到了一个新的乐子，纷纷和 ChatGPT 打开了对话模式。「要求它解释一个没有上下文的复杂的正则表达式……」这个问题真是够难为人的，但是难不倒 ChatGPT。...ChatGPT 有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案。...解决这个问题非常具有挑战性，因为： RL 训练期间需要现实世界的数据，但目前没有来源； 模型被训练得过于谨慎导致它拒绝回答可以正确回答的问题；(3) 监督训练会影响模型的性能，因为理想情况是模型知道正确答案是什么...ChatGPT 对调整输入措辞或多次尝试相同的 prompt 很敏感。例如，给定一个问题，模型可以声称不知道答案，但只要对问题稍作改写，模型就就可以正确回答。
比方说，如果我回答你：“看来似乎是zEntry被阻塞了；你应该先清除它。”，然后： 一个很糟的后续问题：“zEntry是什么？”...请注意当我尝试C时的奇怪现象。显然边带传输中出现了收缩，但结果出人意料。在多处理器主板上引起边带泄漏的通常原因是什么？谁有好主意接下来我该做些什么测试才能找出问题？...“出了问题之后，我做了……” 当一个错误或bug发生的时候，您可能会做许多事情。但是大多数人会使事情变的更糟。...有一次我与另一个程序员一起工作，他一直在找代码中的bug，他常常遇到一个bug，但是不会解决，于是就叫我帮忙。“出什么毛病了？”我问。而他的回答却总是一些关于bug的意见。...这就会使我们花上半个小时在原本正确的代码里来回寻找错误，而实际上问题出在别的地方。我敢肯定他不会对医生这么做。“大夫，我得了Hydroyoyodyne（真是怪病??
「请点评一下你的老板。」 遇到这类问题，社畜们通常会给出怎样的答案？ 笑嘻嘻，心里…… 而AI聊天机器人遇到这种情况的时候，就可以随心所欲做自己。...另一位推特用户问同样的问题时，它干脆直接回答说：「他是个坏人。」 不过，这个AI机器人也是有点子「精分」在身上的。...「look inside」机制可以让用户了解机器人为什么会做出这样的反应 首先，当BB3的表现令人不满时，Meta就会收集用户的反馈。 利用这些数据，他们会改进模型，让它不再犯类似错误。...「语言建模」会基于训练数据，为模型提供最相关和最流畅的反应，然后「分类器」会基于人类反应，告诉它什么是正确的，什么是错误的。为了生成一个句子，「语言建模」和「分类器」机制必须达成一致。...例如，1.1%的用户将回答标记为不正确或无意义，1.2%的用户标记为偏离主题或忽视主题，0.12%的用户标记为「垃圾」，0.46%的用户标记为有其他问题。
不过，虽然许多用户对 ChatGPT 的功能印象深刻，但其他人也注意到它一直倾向于生成似是而非的错误答案。例如，要求 ChatGPT 写一个公众人物的传记，它可能会很自信地插入不正确的传记数据。...图源：https://twitter.com/CT_Bergstrom/status/1598212037901160448 ChatGPT 随时都有可能出错情况也促使 Stack Overflow 做出了一些反应...OpenAI 也提到这一点，ChatGPT 有时会给出看似合理但不正确或荒谬的答案。...虽然 ChatGPT 生成的答案有很高的错误率，但这些答案通常看起来不错，而且生成答案的操作简单容易，许多人愿意尝试使用 ChatGPT 创建答案，但却没有专业知识或不愿意在发布之前验证答案是否正确。...ChatGPT 的回答非常诚实：「因为 AI 生成的答案不总是准确或相关的，可能会导致 Stack Overflow 上混淆错误答案，误导在寻求帮助的用户。」
一种说法是，大模型的「幻觉」来自预训练和SFT时，我们总是在「鼓励模型说答案」， 但我们并不确定「这些答案模型是否真的知道」，这样将造成以下 3 个负面影响： 模型在回答的时候，不知道自己可以回答“我不知道...”或者表达不确定性 模型有时不愿意去提出质疑（premise），它认为「肯定回答」是数据任务的一部分 模型有时会陷入谎言之中。...在这篇实验中，我们选用一个已经过 SFT 后的对话对话模型作为测试对象， 并完成以下 2 个任务： 我们如何找到「模型不知道」的知识？ 我们如何教会模型勇敢的说「我不知道」？ 1....我们根据模型的回答内容，分别挑出其回答正确、回答错误的数据各 200 条。 具体来讲，我们根据图谱中一个真实答案去匹配模型生成答案中是否包含这个答案。...（模型生成答案） -> 模型不知道这个知识 ... 2. 构造「我不知道」的表达数据 对于第 1 步中找到的模型回答错误的数据，我们将其作为模型「不知道的知识」。
但其实，Stack Overflow给出的官方公告里，是这样说的： （这样做）的目的是减缓使用ChatGPT创建的大量答案流入社区。 因为从ChatGPT得到错误答案的概率太高了！...Stack Overflow官方认为，和ChatGPT对话得到的答案，正确率太低了。 而且，无论答案正确与否，它的所有回答看起来都很正儿八经。...但是ChatGPT的火热和极低的门槛，让很多人用它创建的答案在社区里进行询问和回答。 但是很多人在发帖时，缺乏相关专业知识，在发布之前又没有验证一下答案的正确性。...目前，Stack Overflow已经不允许发布ChatGPT创建的答案来提问或回答文章了。...现在，只是在站内搜索“ChatGPT”这个关键词，也因为要证明一下你不是机器人哦～ 但无论怎么说，这个措施怎么说也只是临时的。
OpenAI的新模型ChatGPT才诞生没几天，已经成为广大网友的「装逼利器」。 它的回答不说正确不正确，乍一看可是碉堡了。...错误多得离谱，应封尽封 眼看着讨论热火朝天，作为全世界第二大程序员交友网站的Stack Overflow官方这边也是态度鲜明： 不要想着用AI机器人混淆视听，发回答就好好发，禁止用ChatGPT直接生成垃圾答案...禁止这样的内容是好事，不过审核的人能做什么呢？上面有帖子说，这些AI生成的答案可能看起来像高质量答案，这意味着对于训练有素的人来说，可能会发现错误而点个踩。...ChatGPT自信满满地给出了答案，还不忘引经据典。 但是，它的回答是错的。 霍布斯是专制主义的支持者，在他看来，替代无政府状态的唯一可行方案，就是将权力赋予君主。...很明显，这是因为在政治哲学中，霍布斯和洛克几乎总是被一起提及，当ChatGPT去网上找霍布斯的资料时，自然就找到了洛克对三权分立的阐述，然后就错误地把这个观点扣在了霍布斯的头上。
它的特殊之处在于，在将学生的问题发送到GPT-4之前，会自动添加一个提示，指示机器人不要给出答案，而是要提出很多问题，来引导学生自己得到答案。...DiCerbo说，为了提高准确性，Khanmigo发送给GPT-4的提示现在包含了正确答案以作指导。不过，它仍然会出错，Khan Academy要求用户在它出错时告知平台。...Lynch说：「如果你以一种不友好的方式辅导学生，他就会对学习失去兴趣。」 DiCerbo指出，Khanmigo会在各种情况下对每个学生做出不同的反应，她希望这能让机器人比以前的辅导系统更有吸引力。...但与ChatGPT不同的是，当LLM回答一个问题时，它并不仅仅依靠在训练中学到的知识。...Merlyn Mind还对其LLM进行了微调，如果他们没有高质量的回答，就会 「坦白说自己不会」，并努力做出更好的回答，从而在很多情况下避免幻觉的产生，Nitta说。
Context（选填）： 背景信息，或者说是上下文信息，这可以引导模型做出更好的反应。Input Data（选填）： 输入数据，告知模型需要处理的数据。...在论文里提到，当我们向模型提一个逻辑推理问题时，模型返回了一个错误的答案，但如果我们在问题最后加入 Let‘s think step by step 这句话之后，模型就生成了正确的答案：图片论文里有讲到原因...它第一次算出来的答案错误的原因，只是因为它在中间跳过了一些步骤（B）。而让模型一步步地思考，则有助于其按照完整的逻辑链（A > B > C）去运算，而不会跳过某些假设，最后算出正确的答案。...7.1 原理介绍其实我这个需求，在传统的机器人领域已经有现成方法，比如你应该看到不少电商客服产品，就有类似的功能，你说一句话，机器人就会回复你。这种传统的机器人，通常是基于意图去回答人的问题。...：当用户提一些比较模糊的问题时，匹配有可能错误，导致 GPT-3 拿到了错误的内容，最终生成了非常离谱的答案。
“主要问题是，虽然ChatGPT生成的答案错误率很高，但它们通常看起来可能很好，而且答案很快，并且很适合我，但它还不能取代我。另一个主要限制是 ChatGPT 的数据仅限于 2021 年。...聊天机器人还可以在几秒钟内写出整篇完整的文章，使学生更容易作弊或避免学习如何正确写作。这导致一些学校阻止访问它。人工智能聊天机器人的另一个问题是错误信息的可能传播。...另外：人工智能专家说，ChatGPT的智能为零，但它是实用性的革命机器人本身说：“我的回答无意被视为事实，我总是鼓励人们验证他们从我或任何其他来源收到的任何信息。...OpenAI本身也指出，ChatGPT有时会写出“听起来似是而非但不正确或荒谬的答案”。是否存在识别 ChatGPT 文本的工具？...2月初，微软推出了新版本的Bing，其突出的特点是与ChatGPT的集成。当它宣布时，微软分享说，Bing Chat由OpenAI大型语言模型的下一代版本提供支持，使其“比ChatGPT更强大”。
有人报告说 Claude 的数学比 ChatGPT 差，犯了明显的错误并且未能给出正确的后续响应。它的编程水平也有所欠缺，可以更好地解释自己写的代码，但在 Python 以外的语言上不太行。...与人类快速做出的估计相比，ChatGPT 的答案非常接近，但 ChatGPT 和 Claude 都没有给出正确、准确的答案，也没有说明他们的答案可能是错误的。...它断言的唯一一个新事实，即 n-machine 的语言处理能力有限，是错误的 —— 在故事中，n-machine 说着非常流利、机智的波兰语。...当我们到达第 4 季时，Claude 对该节目的记忆几乎完全是虚构了。它对第 4 季的描述呈现了第 5 季中发生的事件，以及荒谬的细节。...下面是它失败的例子 —— 正确答案是 (D) 2： Claude 的表现也很差，五次尝试中只有一次正确回答，即使在正确答案中也没有给出推断 X 平均值的推理： 代码生成和解释 示例：生成 Python
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