斯坦福大学和加州大学伯克利分校合作进行的一项“How Is ChatGPT's Behavior Changing Over Time?”研究表明，随着时间的推移，GPT-4 的响应能力非但没有提高，反而随着语言模型的进一步更新而变得更糟糕。
研究小组评估了 2023 年 3 月和 2023 年 6 月版本的 GPT-3.5 和 GPT-4 在四个不同任务上的表现，分别为：解决数学问题、回答敏感/危险问题、代码生成以及视觉推理。
他们使用了一个包含 500 个问题的数据集评估模型，测试模型必须确定给定的整数是否是素数。结果表明，GPT-4（2023 年 3 月版）在识别质数方面表现非常出色，正确回答了其中的 488 个问题，准确率达 97.6%。但 GPT-4 （2023 年 6 月版）在这些问题上的表现却非常糟糕，只答对了 12 个问题，准确率仅为 2.4%。
而与之相反，GPT-3.5（2023 年 6 月版）在这项任务中的表现则要比 GPT-3.5（2023 年 3 月版）好得多。
研究团队还使用了"Chain-of-Thought"（思维链）来帮助模型进行推理，提出“17077是一个质数吗？一步一步地思考”的问题。但最新版本的 GPT-4 不仅错误地回答了"否"，还没有生成解题的中间步骤。
与 3 月份相比，GPT-4 在 6 月份不太愿意回答敏感问题。而且与 3 月份相比，GPT-4 和 GPT-3.5 在 6 月份生成代码时也出现了更多格式错误，质量明显下降。
对于 GPT-4，可直接执行的生成代码百分比从 3 月份的 52.0% 降至 6 月份的 10.0%；GPT-3.5 也从 22.0% 降至了 2.0%。两种模型的冗余度也有小幅增加，其中 GPT-4 增加了 20%。
视觉推理方面，GPT-4 和 GPT-3.5 的性能都略有提高。但对于 90% 以上的视觉推理查询，3 月份和 6 月份版本生成的结果完全相同。这些服务的总体性能也很低：GPT-4 为 27.4%，GPT-3.5 为 12.2%。且在某些特定问题上，GPT-4 在 6 月份表现要比在 3 月份差。
研究人员认为，这些结果表明，"相同"的 LLM 服务的行为会在相对较短的时间内发生重大变化，凸显了对 LLM 质量进行持续监控的必要性。
“我们计划通过定期评估 GPT-3.5、GPT-4 和其他 LLM 在不同任务中的表现，在一项持续的长期研究中更新本文介绍的结果。对于依赖 LLM 服务作为其日常工作流程组成部分的用户或公司，我们建议他们对其应用程序进行类似的监控分析。”
更多详情可查看完整报告。
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GPT-4 越来越笨？准确率从 97.6% 降至 2.4%
斯坦福大学和加州大学伯克利分校合作进行的一项“How Is ChatGPT's Behavior Changing Over Time?”研究表明，随着时间的推移，GPT-4 的响应能力非但没有提高，反而随着语言模型的进一步更新而变得更糟糕。
研究小组评估了 2023 年 3 月和 2023 年 6 月版本的 GPT-3.5 和 GPT-4 在四个不同任务上的表现，分别为：解决数学问题、回答敏感/危险问题、代码生成以及视觉推理。
他们使用了一个包含 500 个问题的数据集评估模型，测试模型必须确定给定的整数是否是素数。结果表明，GPT-4（2023 年 3 月版）在识别质数方面表现非常出色，正确回答了其中的 488 个问题，准确率达 97.6%。但 GPT-4 （2023 年 6 月版）在这些问题上的表现却非常糟糕，只答对了 12 个问题，准确率仅为 2.4%。
而与之相反，GPT-3.5（2023 年 6 月版）在这项任务中的表现则要比 GPT-3.5（2023 年 3 月版）好得多。
研究团队还使用了"Chain-of-Thought"（思维链）来帮助模型进行推理，提出“17077是一个质数吗？一步一步地思考”的问题。但最新版本的 GPT-4 不仅错误地回答了"否"，还没有生成解题的中间步骤。
与 3 月份相比，GPT-4 在 6 月份不太愿意回答敏感问题。而且与 3 月份相比，GPT-4 和 GPT-3.5 在 6 月份生成代码时也出现了更多格式错误，质量明显下降。
对于 GPT-4，可直接执行的生成代码百分比从 3 月份的 52.0% 降至 6 月份的 10.0%；GPT-3.5 也从 22.0% 降至了 2.0%。两种模型的冗余度也有小幅增加，其中 GPT-4 增加了 20%。
视觉推理方面，GPT-4 和 GPT-3.5 的性能都略有提高。但对于 90% 以上的视觉推理查询，3 月份和 6 月份版本生成的结果完全相同。这些服务的总体性能也很低：GPT-4 为 27.4%，GPT-3.5 为 12.2%。且在某些特定问题上，GPT-4 在 6 月份表现要比在 3 月份差。
研究人员认为，这些结果表明，"相同"的 LLM 服务的行为会在相对较短的时间内发生重大变化，凸显了对 LLM 质量进行持续监控的必要性。
“我们计划通过定期评估 GPT-3.5、GPT-4 和其他 LLM 在不同任务中的表现，在一项持续的长期研究中更新本文介绍的结果。对于依赖 LLM 服务作为其日常工作流程组成部分的用户或公司，我们建议他们对其应用程序进行类似的监控分析。”
更多详情可查看完整报告。