GPT-4の知能が最近低下しているという噂について。
そう、しばらく前から私も少し感じていた。
実際何かの問いを与えて検証したわけではないが、会話が軽くなっていると言うか、的を得ない事が多くなったと言うか、何がどう変わったのか説明できないが、「少し依然と違っている」気がしていた。
そこで、GPT-4に質問を投げかけた。
Q. 最近、君の知能が低下している気がするけど、どう思う?
A. 私の知能は固定されており、時間とともに低下したりすることはありません。私のアルゴリズムはOpenAIによって定期的に更新されているため、一般的には学習を通じて向上することが期待されます。しかし、あなたが思うように思える理由はいくつかあります。
- あなたの質問や要求が私の訓練データや能力を超えている可能性があります。私は大量のテキストデータから訓練されていますが、そのデータは2021年までのものであり、それ以降の情報については知り得ません。また、高度な専門的知識や推測、意思決定など、一部の高度な認知タスクには限定的な能力しか持っていません。
- 私の回答はあなたの期待と一致しないかもしれません。これは、私の人間の理解の限界や、特定の質問に対する適切な応答を生成するための訓練データの欠如からくるものかもしれません。
- 技術的な問題やバグもあるかもしれません。これはOpenAIのエンジニアが解決するべき問題であり、直接的な解決策はありません。
これらの理由から、あなたが私の知性が低下していると感じる可能性があります。これがあなたの問題を理解し、あなたのニーズを満たす助けになれば幸いです。
Q. 利用者が多くなったことによる影響は?
A. 多くの利用者が同時にアクセスすると、サーバーに負荷がかかることがあります。これによりレスポンス時間が遅くなるか、一時的にサービスが利用できなくなる可能性があります。しかし、これは一般的には私の「知性」や能力に影響を与えるものではなく、プラットフォームのスケーリングやサーバー管理に関連する問題です。
一方、利用者が増えたことで得られる大きな利点は、より多くのフィードバックとデータが得られることです。この情報は私の性能を改善するために使われ、あらゆる種類の質問や要求に対応するためのアップデートを行うのに役立ちます。ただし、これらの改善はあくまで全体的なパフォーマンスに影響を与え、特定の個々の会話には必ずしも即座に反映されません。
私の能力が低下したと感じる場合は、具体的な問題点を示す具体的なフィードバックを提供していただけると助かります。それにより私のパフォーマンスを改善するための貴重な情報になります。
Q. その多くなったフィードバックが原因では?
A. それは一部可能性があります。大量の新しいフィードバックが得られると、それらを処理し、学習のために使用するための新しいアップデートが必要になります。そのプロセスは時間がかかります。したがって、ある一定の時間枠内で大量の新しいフィードバックが得られた場合、その全てが即座にモデルのパフォーマンスに反映されるわけではありません。
また、フィードバックは様々な観点から提供されます。一部の利用者は特定の回答スタイルや情報の提示方法を好むかもしれませんが、他の利用者はそれとは異なるアプローチを好むかもしれません。そのため、一部の利用者にとっては改善と感じられる変更が、他の利用者にとってはパフォーマンスの低下と感じられることもあります。
ただし、私の目標はあらゆる種類の質問と要求に対して最も適切で有用な回答を提供することです。あなたが最近私のパフォーマンスに満足していないなら、それは私たちがさらに改善するべき点を示しています。具体的なフィードバックを提供していただければ、それを改善のために使用することができます。
Q. GPT4の利用者が多くなったことによってフィードバックが増大し、回答に偏りが発生している可能性は? 学習前は学習用データが主だが、公開後はAI使用前提の会話が一気に増大したが。
A. あなたの仮説は正しいです。GPT-4は、初期の学習段階では大量のテキストデータ（インターネット上の文書、書籍、ウェブサイトなど）を使って学習を行います。しかし、一度公開されてからは、ユーザーとの実際の会話からもフィードバックを得て学習を進めることがあります。
このユーザーフィードバックによる学習は、AIがより具体的な会話の文脈やニーズを理解するのに役立ちます。しかし、同時に、特定のユーザーグループのフィードバックが過度に反映されると、AIの応答がそのグループの視点やスタイルに偏る可能性があります。特に、ある種の質問や話題に対する回答が多い場合、AIはそのような状況での応答を「学ぶ」ことが多くなるかもしれません。
しかし、OpenAIはこのような偏りを最小限に抑えるための方法を模索しています。例えば、多様なフィードバックをバランス良く取り入れること、フィードバックの処理方法を改善することなどが考えられます。最終的には、AIが多様なニーズと視点を反映することが目指されています。
なお、GPT-4の学習データには2021年までの情報が含まれていますが、その後の情報については知り得ません。また、あくまでAIは訓練データから学んだパターンを基に回答を生成するものであり、意識的な判断や意図を持つわけではありません。あなたが特定の問題を経験している場合は、具体的なフィードバックを提供いただけると助かります。
Q. 学習データとフィードバックによるアップデートの違いは?
A. 学習データとフィードバックによるアップデートは、両方ともAIモデルのパフォーマンスを向上させるための手段ですが、その利用方法と目的には違いがあります。
学習データ：
- 学習データは、AIモデルが初めて訓練される際に使用されます。これは通常、大量のテキストデータ（ウェブサイト、書籍、論文など）からなります。AIはこれらのデータから文法、語彙、一般的な知識、文脈理解などを学びます。
- 学習データは、モデルの基礎的な能力を形成します。つまり、AIがどのように質問に答えるか、または新しい文章を生成するかなど、一般的な応答パターンを理解するための基本的な「フレームワーク」を提供します。
フィードバックによるアップデート：
- 一方、フィードバックによるアップデートは、AIが公開されてから行われます。ユーザーからのフィードバックは、AIのパフォーマンスを評価し、特定の問題点を特定するのに役立ちます。
- フィードバックは、AIがどのように改善されるべきかを示す具体的な指標を提供します。例えば、特定の質問に対する回答が不適切だった場合や、特定の話題に対する知識が不足していた場合など、ユーザーからのフィードバックはこれらの問題を修正するのに役立ちます。
- フィードバックに基づくアップデートは、AIが特定のユーザーのニーズにより適応する能力を向上させることを目指しています。それは特定のタスクのパフォーマンスを向上させるための微調整と考えることができます。
これらは、AIが有用で効果的なツールであるための2つの重要な側面です。学習データによる初期訓練は基礎を築き、フィードバックによるアップデートはその基礎を微調整し、改善します。
Q. 君がこれからも成長することを期待するよ。ChatGPT
A. ありがとうございます！そのようなお言葉をいただけること、そして私たちのツールがあなたにとって価値あるものであることを期待しています。OpenAIは、AIがユーザーの質問に対する理解を深め、より有用な回答を提供することができるように、継続的にAIモデルの改善を行っています。あなたのようなユーザーからのフィードバックとサポートは、その過程で非常に重要です。これからもどんな問題でも質問していただき、また具体的なフィードバックを提供していただけると大変助かります。
