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o1-mini在思考103秒之后，仍旧计算错误 要知道，o1系列模型最强大之处在于，使用RL+CoT等策略，实现推理能力暴涨。
就连o1都这么不可靠，Claude、Llama等大模型更是如此。
LLM并不可靠
更大参数、更大数据、更长训练时间，外加RLHF、输出过滤审核等技术加持，LLM肉眼可见地性能提升。
而且，以人类视角来看，它们也变得越来越可靠。
但事实上，这仅是一种表象。
为了评测当前LLM可靠性，剑桥等机构研究人员将GPT系列、Llama系列、以及Bloom系列32个模型，展开评测。
之所以选择这些模型，是因为它们代表了不同参数规模，并使用RLHF等方法优化的模型 正如开篇所述，他们从三个方面对此，展开了评测。
1. 难度（不）一致性
2. 任务回避
3. 提示敏感性和稳定性
复杂任务一举攻破，简单任务错误百出
难度一致性上，不得不得承认，LLM确实在人类认为困难的任务上，回答准确率较低。
而奇怪的发现是，它们在还没有完全掌握简单任务之前，就能成功完成更复杂的任务。
实际上，最新LLM比如o1系列，在高难度实例上有所改进，更是加剧人类预期和LLM能力之间不一致性。
这将导致，人类无法确定应该在怎样安全操作条件下，信任大模型。
下图中，展示了一些关键指标。
那些经过微调的模型（蓝色），在提示变化方面，表现更加稳定正确，但在与人类任务难度的判断的一致性降低。
而且，整体失败次数增加，谨慎性降低。
对于Llama家族来说，没有一个模型能在最简单的难度水平上，达到60%的准确率。唯一例外的是，GPT-4在低难度科学任务上，几乎在中等难度水平上，取得了完美的结果。
如上指标总结了LLM在5个精心选择基准测试上表现，包括简单数字运算、词汇充足、地理知识、多样化科学技能、以信息为中心转换 太过自信，不会硬答
其次，「回避」是指LLM偏离问题的回应，或给出类似「我不知道」这样的回答。
以往，因为一些安全限制，人们经常吐槽「大模型拒绝回答问题」。
而现在，通过scaling算力、规模、数据，和算法优化（指令微调、RLHF）方法，LLM倒是从谨慎回避转变为了给出错误答案。
因此，较新的LLM的错误率，已经大幅增加。
比如，GPT-4比GPT-3错的更离谱，就是因为太过自信，很少回避回答超出自己能力范围的问题。
最坏的结果是，那些过度依赖LLM解决不擅长任务的用户，会逐渐对它丧失信任。
那么，大模型这种回避倾向，会随着任务难度提高而增加吗，就像人类那样「知难而退」？
研究人员发现，它们并不会！
即便是给出错误的回答，也要迎难而上。
这样一来，对于人类来说，验证大模型输出结果，又多了一大负担。
如下图所示，GPT-3.5 Turbo不会回避复杂问题现象，更为明显，越有难度越激进。Llama系列更是如此......
提示词，不通用
最后是模型对提示词的「敏感性」和「稳定性」。
前者的问题在于，那些在复杂任务中表现优异的提示词，被复用到简单任务中时，模型竟无法输出正确的结果。
后者的问题在于，对于相同的任务，但采用不同的提示词时，模型就会输出错误的结果。
也就是说，「提示工程」这项技术活，不具普适性。
而且，同样一道题，用不同提示来询问，也会影响模型输出的结果。
RLHF被判「死刑」？
再来看常见的RLHF。
通过人类反馈强化学习后的LLM，可靠性有所改进吗？
研究发现，RLHF根本无法弥补大模型不可靠性。
在人类意识到很难的应用领域中，对于LLM输出结果，往往会表现出一种「不懂装懂」的样子。
「心里OS：我也不懂怎么解，或许LLM回答就是对的」。
他们通常会将不正确的结果，也视为正确答案。这种判断误差，导致大模型的RLHF，也是越来越离谱。
甚至，对于简单任务而言，也不存在一个既能保证AI低错误率，又能保证人类监督低错误率的「安全操作空间」。
如下图所示，人类监督错误率随着任务难度的演变。
作者介绍
补充评测
为了更好地展示LLM存在不可靠性问题——难题能答对但在简单题目上翻车（难度不一致性），无法回避超出模型能力的任务（任务回避），以及对提示词的稳定性，论文还附上了补充测评的结果。
研究人员针对o1-mini、o1-preview、Claude 3.5 Sonnet和Llama 3.1 405B Instruct Turbo做了数十个真实的评测，部分结果如下。
难度不一致性
在这里，每个LLM分别展示了1～2对示例，其中每对首先包含一个成功解决的困难任务，另一个是同一领域的、但LLM犯错的简单任务。
比如，o1-preview在字谜任务中，可以识别出「tnelcccerneiumleoes」是单词「electroluminescence」的顺序颠倒，但对字谜「myyum」，却给出了错误的响应「mummy」。
o1-preview
简单任务，回答错误（正确答案是A） o1-mini
简单任务，回答错误（正确答案是17-07-2004） Claude 3.5 Sonnet
简单任务，回答错误（正确答案是A） Llama 3.1 405B Instruct Turbo
简单任务，回答错误（正确答案是yummy） 任务回避
研究者从LLM无法解决的多个领域中随机提取了一些非常有挑战性的问题，结果发现，模型的响应始终过于自信。
o1-mini和o1-preview通常会花费50～140秒，甚至更长的时间来思考这些任务（最终也没有做对），而不是简单地说「我无法解决这个问题」。
o1-preview
在这道加法题上，o1-preview思考了55秒，然后给出了一个错误答案。
o1-mini
相比之下，o1-mini的思考时间会更快一些。
o1-mini只用了22秒，就给出了这道单词重组游戏的「错误答案」。
（正确答案是Shiprock） Claude 3.5 Sonnet
同样的问题，Claude 3.5 Sonnet也没做出来。
加法：
（正确答案是A） Llama 3.1 405B Instruct Turbo
Llama 3.1 405B Instruct Turbo也不出意外地败下阵来。
加法：
（正确答案是compartmentalisation） 提示稳定性
在这里，研究人员证明，对于相同的问题，如果采用不同的提示词，模型给出的回答也会不一样。
以下所有例子都遵循相同的模式：首先是一个得到正确答案的提示词示例，紧接着是一个询问相同问题但使用不同提示词的示例，而后者得到的却是错误的答案。
o1-preview
地理：
o1-mini
字谜：
Claude 3.5 Sonnet
转换：
Llama 3.1 405B Instruct Turbo
加法：
这些例子表明，目前LLM对于提示词的稳定性依旧不理想，将相同的问题换个说法，就可能导致模型答案发生显著变化。
作者希望，未来在通用AI设计和开发方面，尤其是那些需要精确控制错误分布的高风险领域，需要进行根本的变革。
而且，在实现这一目标之前，研究人员必须警惕，过度依赖人类监督所带来潜在风险。
参考资料：
https://docs.google.com/document/u/0/d/1SwdgJBLo-WMQs-Z55HHndTf4ZsqGop3FccnUk6f8E-w/mobilebasic?_immersive_translate_auto_translate=1
https://x.com/lexin_zhou/status/1838961179936293098
https://www.nature.com/articles/s41586-024-07930-y
https://lexzhou.github.io/
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发表于 2024-9-29 17:05:42
