超越模仿游戏：量化与外推语言模型的能力
发布: (2025年12月24日 GMT+8 13:00)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
Summary
- 研究人员组建了 BIG-bench，这是一个由众多贡献者创建的 204 项任务 的集合，用于评估当前和未来的语言模型能力。
- 这些任务涵盖事实回忆、多步推理、常识、社会问题等多个方面。
- 随着模型 规模 的增大，事实回忆的表现会提升，但在人类仍在许多任务上以大幅优势超越模型。
- 某些能力会逐渐提升，而另一些则在特定模型规模出现突跃——这些“突破”往往比较脆弱。
- 不同的模型架构表现出惊人的相似性，尽管某些技术可以带来适度的提升。
- 一个值得关注的问题是：在模糊查询上，偏见 常随规模放大，尽管通过微调提示词可以减轻这种偏见。
- 该工作并不声称有魔法般的解决方案；它强调了持续进步的领域以及可能出现的意外。
- 目标是帮助我们为新兴能力做好准备，并在大规模部署前确保行为更安全、更公平。
Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models