当大型语言模型获得更多的训练数据和更多的计算能力时，它们似乎在回答简单问题时变得不太可靠

新科学家的内容突出了人工智能领域的一个反直觉发现：随着给予更多训练数据和计算能力，大型语言模型在回答简单问题时可能变得不太可靠。这一观察挑战了更多数据和计算资源总是会提高人工智能系统性能的普遍假设。这一发现的重要性在于其对人工智能的发展和优化可能产生的影响，表明在扩大语言模型规模时可能存在收益递减的点。这可能会影响研究人员和开发人员未来如何处理人工智能系统的训练。如果您对人工智能的最新发展和机器学习的意想不到的复杂性感兴趣，这一内容可能会提供有价值的见解。- 大型语言模型在接受更多的训练数据和计算能力时，回答简单问题的可靠性似乎会降低。 - 增加训练数据和计算能力并不一定会提高大型语言模型的性能。