Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

ĐáNh giá LLM về dự báo thực tế so với các chuyên gia dự báo

Created by
  • Haebom

Tác giả

Janna Lu

Phác thảo

Bài báo này đánh giá khả năng dự đoán của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) tiên tiến. Sử dụng 464 câu hỏi dự đoán từ Metaculus, chúng tôi đã so sánh hiệu suất của LLM với các nhóm chuyên gia và nhóm dự đoán hàng đầu. Kết quả cho thấy mặc dù các mô hình tiên tiến đạt điểm Brier cao hơn nhóm người, nhưng chúng vẫn còn kém xa so với nhóm chuyên gia. Mặc dù LLM chưa thể đạt được độ chính xác như con người cho đến năm ngoái, nhưng các mô hình gần đây đã cho thấy những tiến bộ đáng kể.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Các chương trình LLM tiên tiến chứng minh những tiến bộ đáng kể về khả năng dự đoán.
Hiệu suất dự đoán của LLM có thể vượt trội hơn so với con người, nhưng vẫn kém hơn so với nhóm chuyên gia.
Cần có thêm nghiên cứu để cải thiện khả năng dự đoán của LLM.
Limitations:
Những hạn chế của tập dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này đặt ra câu hỏi về khả năng khái quát hóa.
Thiếu phân tích nguyên nhân gốc rễ cho sự khác biệt về hiệu suất giữa nhóm chuyên gia.
Cần có thêm nghiên cứu về độ tin cậy dự đoán và khả năng diễn giải của LLM.
👍