Eine als „Winterpausen-Hypothese“ bezeichnete Theorie geht davon aus, dass chatgpt-4 das saisonale Verhalten des Menschen nachahmen könnte.
Jüngste Beobachtungen deuten darauf hin, dass ChatGPT-4 möglicherweise langsamer wird. Dieser Trend wurde erstmals Ende November bemerkt, als Benutzer berichteten, dass das Modell begann, vereinfachte Antworten bereitzustellen oder bestimmte Aufgaben ganz zu vermeiden. OpenAI hat das Problem erkannt, die Ursache bleibt jedoch ungewiss.
Ich habe dieses Problem im letzten Monat mehrmals erlebt; es äußert sich normalerweise in der mangelnden Bereitschaft, eine Aufgabe zu Ende zu bringen. Beispielsweise könnte eine Aufforderung an ChatGPT, eine Liste in HTML auszugeben, eine Antwort hervorrufen wie: „Aufgrund der Länge der Liste habe ich eine HTML-Vorlage erstellt, der Sie folgen können, um die restlichen Daten einzugeben.“
Eine als „Winterpausen-Hypothese“ bezeichnete Theorie geht davon aus, dass ChatGPT-4 das saisonale Verhalten des Menschen nachahmen könnte: eine Verlangsamung im Dezember, die die von ihm verarbeiteten Trainingsdaten widerspiegelt. Diese Hypothese hat ein wenig Anklang gefunden, weil ChatGPT-4 gezeigt hat, dass er auf menschliche Ermutigung reagiert, aber sie ist unbewiesen und schwer zu reproduzieren.
Das Experiment des Entwicklers Rob Lynch trägt zur Diskussion bei. Er fand kürzere Ergebnisse von ChatGPT-4, wenn ein Dezember-Datum angegeben wurde, im Vergleich zu einem Mai-Datum, was auf einen möglichen datumsbezogenen Einfluss auf die Leistung der KI schließen lässt. Allerdings konnte der KI-Forscher Ian Arawjo diese Ergebnisse nicht mit statistischer Signifikanz reproduzieren, was die Variabilität und Unvorhersehbarkeit des LLM-Verhaltens hervorhebt.
Während diese Beobachtungen Neugier und verschiedene Tests innerhalb der Tech-Community geweckt haben, müssen endgültige Schlussfolgerungen noch gezogen werden. Die Situation bietet einen einzigartigen Einblick in die Komplexität der KI und die Herausforderungen, ihr Verhalten zu verstehen und vorherzusagen. Während die Untersuchungen fortgesetzt werden, bieten sie einen Einblick in die differenzierten Wechselwirkungen zwischen KI und den Daten, denen sie ausgesetzt ist, und unterstreichen die Bedeutung fortlaufender Forschung und Analyse in diesem Bereich.
Ist Ihnen aufgefallen, dass ChatGPT faul wird? Wenn ja, teilen Sie es bitte mit. -S
ÜBER SHELLY PALMER
Shelly Palmer ist Professorin für Advanced Media in Residence an der SI Newhouse School of Public Communications der Syracuse University und CEO von The Palmer Group, einem Beratungsunternehmen, das Fortune-500-Unternehmen in den Bereichen Technologie, Medien und Marketing unterstützt. Genannt LinkedIns „Top Voice in Technology“ Er deckt Technik und Wirtschaft ab Guten Tag New Yorkist regelmäßiger Kommentator bei CNN und schreibt einen beliebten täglicher Business-Blog. Er ist ein Bestseller-Autorund der Erfinder des beliebten, kostenlosen Online-Kurses, Generative KI für Führungskräfte. Folgen @shellypalmer oder besuchen shellypalmer.com.
