GPT-4为何突然变得更傻了？AI漂移是否是原因(gpt4 getting dumber)

为何GPT-4变得更傻了？AI漂移是否是原因

近期，用户对GPT-4性能下降的怨声四起。尤其是在视觉推理任务方面，GPT-4的表现不如人意。此外，功能代码编写方面也让人失望。OpenAI可能创建了较小的GPT-4模型，这可能是导致性能下降的原因之一。一项研究也发现，GPT-4在某些指标上的表现变差。

GPT-4在视觉推理任务方面的表现

• GPT-4的视觉推理能力被认为是其最大亮点之一，然而，一些用户反映GPT-4在这方面的表现不如预期。
• 用户进行了一系列视觉推理测试，结果显示GPT-4在理解和解答与图像相关问题时出现了困难。
• 这一问题引发了一些对GPT-4设计的质疑，其中一种可能的解释是GPT-4的视觉处理能力不如先前版本。

GPT-4在功能代码编写方面的失望

• 功能代码编写是GPT-4的另一个主要应用领域，然而，部分用户发现GPT-4在这方面的表现不如其前身。
• 用户尝试使用GPT-4编写各种功能代码，但发现GPT-4生成的代码质量不高，可能需要进行大量的修改和优化。
• 这一情况引发了一些对GPT-4性能和训练方法的猜测，有人认为GPT-4可能没有充分针对功能代码编写进行训练。

OpenAI可能创建较小的GPT-4模型的推论

• 有分析师对OpenAI可能创建了较小的GPT-4模型提出了推论。
• 较小的模型可能会导致性能下降，这解释了GPT-4在某些任务上的表现较差。
• 这一推论引发了一些对OpenAI模型设计策略的质疑，人们担心较小的模型可能无法达到GPT-4的预期效果。

研究发现GPT-4在某些指标上的变差

• 一项研究发现，GPT-4在某些指标上的表现较其前身GPT-3.5有所下降。
• 具体而言，该研究指出GPT-4在语法和逻辑推理方面的准确性略有降低。
• 这一发现引发了对GPT-4模型是否存在AI漂移的猜测，即模型在数据分布发生变化时难以保持稳定的性能。

综上所述，GPT-4在一些重要任务上的性能下降引发了人们对其设计和训练方法的质疑。可能的原因包括视觉推理能力不佳、功能代码编写不理想、较小的模型规模和AI漂移等。这些问题需要OpenAI进一步研究和改进，以提升GPT-4的表现。

用户对GPT-4性能下降的怨声

近期，用户对GPT-4的性能下降发出了怨声。一些用户称GPT-4变得懒惰和愚笨，他们感受到GPT-4推理能力的下降，并对其输出感到失望。他们甚至比喻GPT-4变成了一辆破旧的皮卡。

用户感受到GPT-4推理能力的下降

使用GPT-4的用户们普遍觉得该模型的推理能力出现了明显下降。以往，GPT-4可以通过对问题进行推理并给出准确的答案，但现在用户们发现它在推理过程中变得迟钝和困惑。这一问题引发了广泛的讨论，并引起了人工智能社区的关注。

用户对GPT-4输出的失望

除了推理能力的下降，用户们还对GPT-4的输出感到失望。他们发现GPT-4的回答变得不那么准确，有时还会出现胡言乱语的情况。与以前相比，GPT-4输出的内容给用户带来了极大的困惑和不满。这些问题使得用户转而使用旧版本的模型，如GPT-3.5。

GPT-4在功能代码编写方面的失望

开发者抱怨GPT-4的性能令人失望。虽然GPT-4在许多方面都具备卓越的能力，但在编写功能代码方面却存在问题。

用GPT-4编写功能代码的失望

据开发者反映，最近使用GPT-4与ChatGPT结合编写功能代码的效果逐渐变差。在过去，GPT-4能够轻松完成的任务现在却变得困难。

• 1. GPT-4模型性能下降：一些开发者指出，他们在使用GPT-4编写功能代码时遇到了性能下降的问题。以前GPT-4能够迅速理解并生成相应代码的功能，但现在却不再如此。
• 2. 过去容易实现的任务变得困难：开发者还注意到，GPT-4对于一些过去轻松完成的任务现在变得困难。这可能是因为GPT-4在处理特定的功能代码时出现了一些问题。
• 3. GPT-4更新对功能代码的影响：一些开发者报告称，GPT-4的更新对功能代码编写产生了负面影响。更新后的模型不再能够有效地解决问题，导致开发过程变得更加复杂。

开发者的疑惑与期望

由于GPT-4在功能代码编写方面的失望，一些开发者对其性能产生了疑虑，并希望未来的版本能够改进:

• 1. 希望提升性能：开发者希望GPT-4能够提升在编写功能代码方面的性能。他们期望未来的版本能够更好地理解他们的需求，并生成高效、准确的功能代码。
• 2. 对模型改进的期望：开发者期望GPT-4的未来版本能够通过模型的改进来解决功能代码编写过程中的问题。他们希望新版本的GPT-4能够更好地处理特定的功能需求，加强对编码规范和标准的理解。
• 3. 对更好的文档和支持的需求：由于GPT-4的性能问题，开发者希望能获得更好的文档和支持。他们希望能够更清楚地了解GPT-4的能力和限制，并获得相关领域的指导，以便更好地编写功能代码。

总的来说，开发者对GPT-4在功能代码编写方面的性能表示失望。他们希望未来的版本能够改进，并提供更好的支持和文档，以帮助他们更好地应用GPT-4的功能。

OpenAI可能创建较小的GPT-4模型

根据研究者的推测，OpenAI可能会创建几个较小的GPT-4模型。这些模型的功能类似于大型模型，但运行成本更低。这种可能性是基于OpenAI近期面临的基础设施问题和系统问题[1]，以及其他AI巨头已发表的关于大语言模型或多模态的论文。

较小的GPT-4模型利用了一种被称为「专家混合」（MOE）的方法。这意味着模型将由一个较大型的专家模型和几个较小型的专家模型组成。较大型的专家模型包含了大量的参数和计算资源，而较小型的专家模型则运行在更有限的计算资源上。

较小GPT-4模型的优势

• 低成本运行：较小GPT-4模型相较于大型模型具有更低的运行成本，这对于OpenAI来说是一项重要的考虑因素。
• 灵活性和适应性：由于较小GPT-4模型可以利用较少的计算资源进行训练和推断，它们更适合于一些特定的应用场景和设备。
• 效果相近：尽管较小GPT-4模型的规模较小，但由于使用了专家混合的方法，它们的行为和大型模型相似，可以实现类似的功能。

较小GPT-4模型的局限

较小GPT-4模型相对于大型模型也存在一些局限性：

• 较小的模型规模可能会限制其在某些任务上的表现能力。
• 较小的模型可能需要更多的时间进行训练，以达到与大型模型相当的性能。
• 较小GPT-4模型的可扩展性可能会相对较低，不适用于某些需要大规模计算资源的应用。

总之，OpenAI可能会创建几个较小的GPT-4模型，以满足不同应用场景和成本需求。这些较小的模型具有一定的优势和局限性，但它们的整体行为和功能与大型模型相似。

gpt4 getting dumber的常见问答Q&A