大模型真相大曝光，AI未来堪忧？

近日，剑桥大学等团队发表的一项震撼研究揭示了大语言模型（LLM）的真实面目，令人不禁捏了一把汗。许多被视为未来希望的AI模型在基本任务上的表现远不如预期，究竟这些“大聪明”们是否真的懂得任务本质，还是在“拼命装聪明”？

研究显示，尽管这些模型在复杂任务上表现得如鱼得水，但在简单问题上却频频失误。例如，在拼写“electroluminescence”这样的复杂词时游刃有余，却在简单的拼字游戏中将“my”拼成了“mummy”，实在令人啼笑皆非。

研究团队对32个大模型进行的全面评测表明，这些模型在应对不同难度任务时的表现极不稳定，尤其是在简单任务上错误频出。更让人惊讶的是，这些模型在未能完全掌握简单任务的情况下便尝试挑战更高难度的任务，导致出错率飙升。

同时，模型对提示词的敏感性也让人捏了一把冷汗。只需轻微改变提示词，模型的表现就可能天差地别，这种不稳定性给实际应用带来了巨大挑战。即便经过人类反馈强化学习（RLHF）的模型，其可靠性问题依旧没有得到根本解决，过度自信的表现反而提高了错误率，让用户在无形中接受错误结果。

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