推特爆火！揭晓大模型的未来何去何从( 三 ) _模型

等人提出大型生成型 AI 模型的本质和规则正在快速改变我们的交流、解释和创造方式，建议不同价值链中的利益相关者承担监管责任，并采取四项策略为社会制定更全面的法律。另一项研究批评了欧洲委员会关于 AI 责任的建议，并建议修订 AI 责任框架以确保有效的补偿，同时促进创新、法律确定性和可持续的AI监管。还有一项政策框架的提出强调了在社会可接受和安全的情况下定制大型语言模型（LLMs），并强调了需要将大型语言模型与人类偏好相一致。的政治和伦理倾向可能会在一定程度上影响用户的行为和决策。然而，一些研究对使用规范和限制进行了深入研究，这可能使人们更加合理和安全地使用。
评价与现有流行模型的比较
在多任务、多语言和多模态方面，表现出色。但是在低资源语言、多模态稳定性和负面情感相似性方面，的表现相对较差。另外，对于一些复杂的推理任务和命名实体识别任务的处理能力也不足。总的来说，的零样本表现与 Fine-tuned BERT 和 GPT-3.5 模型相当，但仍无法超越当前 SOTA 模型。
使用进行抄袭和作弊的可能性
由于生成文本的能力越来越容易获得和扩展，因此有很高的可能性这些技术将被用于抄袭，包括科学文献和新闻来源，对各种形式的新闻媒体和学术文章的可信度构成了巨大威胁。许多学者担心纸质文献作为有效的评估工具的终结即将来临，因为可以轻松生成任何给定主题的有说服力的段落、章节和论文。此外，它将加剧许多领域的抄袭问题，如教育、医学和法律，并可能被用于学术考试作弊。为了解决这个问题，提出了一些解决方案，例如采用定义性识别技术来检测抄袭，并使用新的数据集。同时，提出了指导通过提问来生成一些批判性思考问题的解决方案，并对其进行答案和批判性评估，以避免在学术考试中的作弊行为。这个分析还表明，具有批判性思考和高度逼真的文本生成能力，包括准确性、相关性、深度、广度、逻辑性、说服力和原创性。因此，教育工作者必须意识到可能被用于考试作弊，并采取措施来打击作弊行为，确保在线考试的公平性。