了解LLM无法回答的问题：揭示LLM弱点的自我挑战框架

在题为《看看LLMs无法回答的问题：揭示LLM弱点的自我挑战框架》的论文中，研究人员探索了一种新颖的方法来识别大型语言模型（LLMs）如GPT-4的局限性。该研究以其自我挑战评估框架而脱颖而出，其中包括LLM识别自身错误并为自己生成更复杂挑战的过程。这一过程通过人类反馈得到增强，从而创建了一个新的基准，SC-G4，其中包含LLMs难以正确回答的实例。研究结果具有重要意义，因为它们揭示了即使像GPT-4这样的先进模型也只能正确回答约45%的这些自动生成的挑战。对于那些对人工智能的发展和评估感兴趣的人来说，这项研究特别值得关注，因为它提出了一种持续自我改进的方法，并为LLMs固有缺陷提供了见解。- 大型语言模型（LLMs）的表现超过了人类设计的基准。 - 本文研究了LLM是否能够从自己的错误中发现自己的局限性。 - 提出了一个自我挑战评估框架，通过人机协作，从GPT-4无法回答的种子实例开始，提示GPT-4总结错误模式，用于生成新的实例，并迭代地融入人类反馈来改进这些模式，生成更具挑战性的数据。 - 构建了一个名为SC-G4的基准，由GPT-4使用这些模式生成的1,835个实例组成，其中包含人工注释的正确答案。 - SC-G4作为一个具有挑战性的基准，可以对LLMs的能力进行详细评估。 - 结果显示，只有44.96％的SC-G4实例能够被GPT-4正确回答。 - 初步研究表明，这些错误模式也对其他LLMs（如Claude-3和Llama-3）构成挑战，并且不能通过微调完全解决。 - 这项工作首次证明了LLMs能够自主识别其固有缺陷，并为未来的动态和自动评估提供了见解。