GPT-4不會圖形推理?“放水”后準確率依然只有33%
GPT-4的圖形推理能力,竟然連人類的一半都不到?
美國圣塔菲研究所的一項研究顯示,GPT-4做圖形推理題的準確率僅有33%。
而具有多模態(tài)能力的GPT-4v表現(xiàn)更糟糕,只能做對25%的題目。
△虛線表示16項任務(wù)的平均表現(xiàn)
這項實驗結(jié)果發(fā)表后,迅速在YC上引發(fā)了廣泛熱議。
贊同這項結(jié)果的網(wǎng)友表示,GPT確實不擅長抽象圖形處理,“位置”“旋轉(zhuǎn)”等概念理解起來更加困難。
但另一邊,不少網(wǎng)友對這個結(jié)論也有所質(zhì)疑,簡單說就是:
不能說是錯的,但說完全正確也無法讓人信服。
至于具體的原因,我們繼續(xù)往下看。
GPT-4準確率僅33%
為了評估人類和GPT-4在這些圖形題上的表現(xiàn),研究者使用了自家機構(gòu)于今年5月推出的ConceptARC數(shù)據(jù)集。
ConceptARC中一共包括16個子類的圖形推理題,每類30道,一共480道題目。
這16個子類涵蓋了位置關(guān)系、形狀、操作、比較等多個方面的內(nèi)容。
具體而言,這些題目都是由一個個像素塊組成的,人類和GPT需要根據(jù)給定的示例尋找出規(guī)律,分析出圖像經(jīng)過相同方式處理后的結(jié)果。
作者在論文中具體展示了這16個子類的例題,每類各一道。
結(jié)果451名人類受試者平均正確率,在各子項中均不低于83%,16項任務(wù)再做平均,則達到了91%。
而GPT-4(單樣本)在“放水”到一道題可以試三次(有一次對就算對)的情況下,準確率最高不超過60%,平均值只有33%。
早些時候,這項實驗涉及的ConceptARC Benchmark的作者也做過類似的實驗,不過在GPT-4中進行的是零樣本測試,結(jié)果16項任務(wù)的平均準確率只有19%。
而多模態(tài)的GPT-4v,準確率反而更低,在一個48道題組成的小規(guī)模ConceptARC數(shù)據(jù)集中,零樣本和單樣本測試的準確率分別只有25%和23%
而研究者在進一步分析了錯誤答案后,發(fā)現(xiàn)人類的有些錯誤看上去很可能是“粗心導致”,而GPT則是完全沒有理解題目中的規(guī)律。
針對這些數(shù)據(jù),網(wǎng)友們普遍沒什么疑問,但讓這個實驗備受質(zhì)疑的,是招募到的受試人群和給GPT的輸入方式。
受試者選擇方式遭質(zhì)疑
一開始,研究者在亞馬遜的一個眾包平臺上招募受試者。
研究者從數(shù)據(jù)集中抽取了一些簡單題目作為入門測試,受試者需要答對隨機3道題目中的至少兩道才能進入正式測試。
結(jié)果研究人員發(fā)現(xiàn),入門測試的結(jié)果顯示,有人只是想拿錢,但根本不按要求做題。
迫不得已,研究者將參加測試的門檻上調(diào)到了在平臺上完成過不少于2000個任務(wù),且通過率要達到99%。
不過,雖然作者用通過率篩人,但是在具體能力上,除了需要受試者會英語,對圖形等其他專業(yè)能力“沒有特殊要求”。
而為了數(shù)據(jù)的多樣化,研究者在實驗后期又將招募工作轉(zhuǎn)到了另一個眾包平臺,最終 一共有415名受試者參與了實驗。
盡管如此,還是有人質(zhì)疑實驗中的樣本“不夠隨機”。
還有網(wǎng)友指出,研究者用來招募受試者的亞馬遜眾包平臺上,有大模型在冒充人類。
再來看GPT這邊的操作,多模態(tài)版本比較簡單,直接傳圖然后用這樣的提示詞就可以了:
零樣本測試中,則只要去掉相應(yīng)的EXAMPLE部分。
但對于不帶多模態(tài)的純文本版GPT-4(0613),則需要把圖像轉(zhuǎn)化為格點,用數(shù)字來代替顏色。
針對這種操作,就有人表示不認同了:
把圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字矩陣后,概念完全變了,就算是人類,看著用數(shù)字表示的“圖形”,可能也無法理解
One More Thing
無獨有偶,斯坦福的華人博士生Joy Hsu也用幾何數(shù)據(jù)集測試了GPT-4v對圖形的理解能力。
這個數(shù)據(jù)集發(fā)表于去年,目的是測試大模型對歐氏幾何的理解,GPT-4v開放后,Hsu又用這套數(shù)據(jù)集給它測試了一遍。
結(jié)果發(fā)現(xiàn),GPT-4v對圖形的理解方式,似乎“和人類完全不同”。
數(shù)據(jù)上,GPT-4v對這些幾何問題的回答也明顯不如人類。
論文地址:
[1]https://arxiv.org/abs/2305.07141
[2]https://arxiv.org/abs/2311.09247