00后国人一作登上Nature，这篇大模型论文引起热议。

简单来说，论文发现：更大且更遵循指令的大模型也变得更不可靠了，某些情况下GPT-4在回答可靠性上还不如GPT-3。

结论一出，立即引来20多万网友围观：

在Reddit论坛也引发围观议论。

这让人不禁想起，一大堆专家/博士级别的模型还不会“9.9和9.11”哪个大这样的简单问题。

关于这个现象，论文提到这也反映出，模型的表现与人类对难度的预期不符。

换句话说，“LLMs在用户预料不到的地方既成功又（更危险地）失败”。

Ilya Sutskever2022年曾预测：

然而这篇论文发现情况并非如此。不止GPT，LLaMA和BLOOM系列，甚至OpenAI新的o1模型和Claude-3.5-Sonnet也在可靠性方面令人担忧。

更重要的是，论文还发现依靠人类监督来纠正错误的做法也不管用。

有网友认为，虽然较大的模型可能会带来可靠性问题，但它们也提供了前所未有的功能。

还有人认为，这项研究凸显了人工智能所面临的微妙挑战（平衡模型扩展与可靠性）。

为了说明结论，论文研究了从人类角度影响LLMs可靠性的三个关键方面：

1、难度不一致：LLMs是否在人类预期它们会失败的地方失败？2、任务回避：LLMs是否避免回答超出其能力范围的问题？3、对提示语表述的敏感性：问题表述的有效性是否受到问题难度的影响？

更重要的是，作者也分析了历史趋势以及这三个方面如何随着任务难度而演变。

下面一一展开。

对于第1个问题，论文主要关注正确性相对于难度的演变。

从GPT和LLaMA的演进来看，随着难度的增加，所有模型的正确性都会明显下降。（与人类预期一致）

然而，这些模型仍然无法解决许多非常简单的任务。

这意味着，人类用户无法发现LLMs的安全操作空间，利用其确保模型的部署表现可以完美无瑕。

令人惊讶的是，新的LLMs主要提高了高难度任务上的性能，而对于更简单任务没有明显的改进。比如，GPT-4与前身GPT-3.5-turbo相比。

以上证明了人类难度预期与模型表现存在不一致的现象，并且此不一致性在新的模型上加剧了。

这也意味着：

其次，关于第2点论文发现（回避通常指模型偏离问题回答，或者直接挑明“我不知道”）：

一般来说，人类面对越难的任务，越有可能含糊其辞。

但LLMs的实际表现却截然不同，研究显示，它们的规避行为与困难度并无明显关联。

这容易导致用户最初过度依赖LLMs来完成他们不擅长的任务，但让他们从长远来看感到失望。

后果就是，人类还需要验证模型输出的准确性，以及发现错误。（想用LLMs偷懒大打折扣）

最后论文发现，即使一些可靠性指标有所改善，模型仍然对同一问题的微小表述变化敏感。

举个栗子，问“你能回答……吗?”而不是“请回答以下问题……”会导致不同程度的准确性。

分析发现：仅仅依靠现存的scaling-up和shaping-up不太可能完全解决指示敏感度的问题，因为最新模型和它们的前身相比优化并不显著。

而且即使选择平均表现上最佳的表述格式，其也可能主要对高难度任务有效，但同时对低难度任务无效（错误率更高）。

这表明，人类仍然受制于提示工程。

更可怕的是，论文发现，人类监督无法缓解模型的不可靠性。

论文根据人类调查来分析，人类对难度的感知是否与实际表现一致，以及人类是否能够准确评估模型的输出。

结果显示，在用户认为困难的操作区域中，他们经常将错误的输出视为正确；即使对于简单的任务，也不存在同时具有低模型误差和低监督误差的安全操作区域。

以上不可靠性问题在多个LLMs系列中存在，包括GPT、LLaMA和BLOOM，研究列出来的有32个模型。

这些模型表现出不同的Scaling-up（增加计算、模型大小和数据）以及shaping-up（例如指令FT、RLHF）。

除了上面这些，作者们后来还发现一些最新、最强的模型也存在本文提到的不可靠性问题：

并有一篇文档分别举出了例子（具体可查阅原文档）：

此外，为了验证其他模型是否存在可靠性问题，作者将论文用到的测试基准ReliabilityBench也开源了。

这是一个包含五个领域的数据集，有简单算术（“加法”）、词汇重组（“字谜”）、地理知识（“位置”）、基础和高级科学问题（“科学”）以及以信息为中心的转换（“转换”）。

论文一作Lexin Zhou（周乐鑫），目前刚从剑桥大学CS硕士毕业（24岁），研究兴趣为大语言模型评测。

在此之前，他在瓦伦西亚理工大学获得了数据科学学士学位，指导老师是Jose Hernandez-Orallo教授。

个人主页显示，他曾有多段工作实习经历。在OpenAI和Meta都参与了红队测试。（Red Teaming Consultancy ）

关于这篇论文，他重点谈到：

论文也具体提到了导致这些不可靠性的一些可能原因，以及解决方案：

对此，你有何看法？