近日，来自斯坦福、UC Berkeley 的一篇 arXiv 预印本论文给出了对这一问题的定量实验结果并公布了相关评估和响应数据。
在论文公布不久，这篇研究就引起了大家广泛的关注与讨论，很多网友都认同论文阐述的结果。
当然，任何事物都有两面性。也有网友并不认同论文结论，发布了一篇质疑文章认为这篇论文的结果过于简单化了，「虽然研究结果很有趣，但有些方法值得怀疑。」
具体而言，通过四个任务研究过 GPT-3.5 和 GPT-4 的 2023 年三月版和六月版的生成结果后，研究者发现这两个 LLM 确实在一些指标上变得更差了，尤其是 GPT-4 求解数学问题的能力，可以说是雪崩式下降 —— 三月版 97.6% 的准确度到六月只剩 2.4%。研究者还推测了这些变化的原因。
GPT-3.5 和 GPT-4 等大型语言模型（LLM）正被广泛使用。随着时间推移，GPT-4 这样的 LLM 可以根据用户的数据和反馈以及设计的变化而更新。但是，我们目前仍不清楚 GPT-3.5 和 GPT-4 的更新方式，也不了解其更新方式会对这些 LLM 的行为产生怎样的影响。
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