ChatGPT Limitations and Reliability

Summary

In dieser Paneldiskussion über die technischen Einschränkungen von ChatGPT diskutieren Experten über die Stärken und Schwächen von großen Sprachmodellen (LLMs). Sie thematisieren die Herausforderungen bei mehrstufigem Denken, mathematischer Logik und dem sogenannten 'Halluzinieren' von falschen Informationen. Sie erörtern auch, ob die Skalierung von Modellen durch mehr Daten und Parameter ausreicht, um die Leistung zu verbessern, und welche Rolle die Architektur von Transformern dabei spielt. Die Diskussion beleuchtet die Grenzen der aktuellen Technologien und spekuliert über die Zukunft von KI.

Takeaways

• 😀 ChatGPT hat sich als überraschend fähig erwiesen, komplexe Aufgaben zu lösen, aber hat Schwierigkeiten mit einfacheren Aufgaben wie dem Zählen von Wörtern.
• 😀 Das Modell kämpft besonders bei Aufgaben mit mehrstufigem Denken und bei mathematischer Logik, die eine fortlaufende Verknüpfung von Informationen erfordern.
• 😀 Ein Grund für diese Schwierigkeiten ist, dass ChatGPT auf der Aufgabe der Vorhersage des nächsten Wortes basiert, was es ihm erschwert, logische und mathematische Zusammenhänge zu verstehen.
• 😀 ChatGPT hat oft Probleme, genau zu erkennen, was es weiß und was nicht. Es tendiert dazu, Informationen zu erfinden, wenn es etwas nicht weiß, was zu Halluzinationen führt.
• 😀 Der Mangel an Fähigkeiten zur Quellenangabe ist ein weiteres großes Problem. Derzeit gibt es laufende Forschungen, um Modelle zu entwickeln, die Quellen zitieren können, aber die technische Hürde bleibt bestehen.
• 😀 Obwohl das Skalieren der Modellgröße und der Datenmenge die Leistung von ChatGPT verbessern kann, gibt es fundamentale Einschränkungen, die nicht durch bloßes Skalieren überwunden werden können, wie z.B. die Unfähigkeit, den Zustand der Welt zu verfolgen.
• 😀 Die Fähigkeit von ChatGPT, die Welt zu modellieren, ist eingeschränkt, da es nur auf Textdaten aus dem Internet zugreifen kann, ohne Zugang zur physischen Welt oder realen Erfahrungen zu haben.
• 😀 Die mangelnde Fähigkeit, Weltzustände zu verfolgen, zeigt sich auch in einfachen Beispielen wie dem Verfolgen des Standorts eines Apfels in einem Raum, was das Modell nicht beantworten kann.
• 😀 Ein weiteres Problem ist, dass Sprache eine komplexe und oft ungenaue Repräsentation von Zuständen und Handlungen ist, was ChatGPT in seiner Fähigkeit einschränkt, genaue Weltmodelle zu bilden.
• 😀 Die Forschung geht davon aus, dass der Einsatz von KI-generierten Daten zum Training von Modellen zukünftig nicht unbedingt problematisch sein muss, da Techniken entwickelt werden, um AI-generierte Daten zu identifizieren und herauszufiltern.
• 😀 Eine große Herausforderung für die Zukunft besteht darin, dass KI-Modelle durch die Nutzung von AI-generierten Daten möglicherweise die menschliche Sprache und Kultur beeinflussen und Verzerrungen oder Veränderungen in der Art und Weise, wie Menschen Sprache verwenden, hervorrufen könnten.

Q & A

Welche technischen Einschränkungen von ChatGPT wurden im Panel diskutiert?

Im Panel wurden vor allem die Schwierigkeiten von ChatGPT bei Aufgaben mit komplexer Mehrschrittlogik, mathematischem oder logischem Denken und die Unfähigkeit, Fakten korrekt zu überprüfen, thematisiert. Insbesondere das Problem der 'Halluzinationen', bei denen das Modell falsche oder erfundene Informationen generiert, wurde angesprochen.

Warum hat ChatGPT Probleme bei Aufgaben, die Mehrschrittlogik erfordern?

ChatGPT hat Schwierigkeiten mit Mehrschrittaufgaben, weil es auf das nächste Wort basiert, ohne eine tiefergehende logische Struktur oder explizite Fähigkeit zur Verknüpfung von vorherigen Antworten zu besitzen. Wenn es auf einen Fehler trifft, wird dieser in den folgenden Antworten exponentiell wahrscheinlicher.

Was sind Halluzinationen bei ChatGPT und warum treten sie auf?

Halluzinationen sind falsche oder erfundene Antworten, die ChatGPT generieren kann, insbesondere bei Fragen, bei denen es unsicher ist. Das Modell hat keine Möglichkeit, zwischen wahren und falschen Fakten zu unterscheiden, weil es nicht explizit auf Wahrheitsprüfung trainiert wurde.

Weshalb ist das Zitieren von Quellen in ChatGPT schwierig und welche Forschung wird dazu betrieben?

Das Zitieren von Quellen in ChatGPT ist schwierig, weil das Modell auf Textdaten trainiert wurde, ohne direkten Zugriff auf spezifische Quellen oder eine Möglichkeit, diese zu verifizieren. Es wird jedoch an Methoden gearbeitet, um Modelle dazu zu befähigen, Quellen korrekt zu zitieren, wie es etwa bei YouChat der Fall ist.

Gibt es eine Grenze für die Verbesserung von ChatGPT durch Skalierung von Daten und Modellparametern?

Ja, die Skalierung von Daten und Modellparametern kann die Leistung von ChatGPT verbessern, aber es gibt eine Grenze. Die fundamentalen Einschränkungen des Modells, wie die Unfähigkeit, den Zustand der Welt zu verfolgen oder logische Aufgaben korrekt zu lösen, können nicht allein durch Skalierung behoben werden.

Warum kann ChatGPT den Zustand der Welt nicht verfolgen und wie wirkt sich das auf seine Leistung aus?

ChatGPT kann den Zustand der Welt nicht verfolgen, weil es lediglich ein Sprachmodell ist, das Wörter basierend auf Wahrscheinlichkeiten vorhersagt. Es hat keine Möglichkeit, den Verlauf von Ereignissen oder Aktionen in der realen Welt zu speichern, was seine Fähigkeit, Fragen zu beantworten, die auf der Verfolgung von Aktionen basieren, stark einschränkt.

Welchen Einfluss hat das Wachstum von KI-generierten Inhalten im Internet auf zukünftige Sprachmodelltrainings?

Das Wachstum von KI-generierten Inhalten könnte zu einer 'Verschmutzung' der Daten führen, mit denen Sprachmodelle trainiert werden, was die Qualität der zukünftigen Modelle beeinträchtigen könnte. Besonders problematisch ist die Unterscheidung zwischen menschlichen und KI-generierten Inhalten, da es für Menschen schwierig ist, diese auseinanderzuhalten.

Könnte es ein Problem werden, dass Sprache nicht immer die effizienteste Möglichkeit ist, um die Welt zu repräsentieren?

Ja, Sprache ist oft ungenau und ineffizient, um bestimmte Konzepte oder Unterschiede darzustellen. Zum Beispiel kann es einfacher sein, Unterschiede zwischen zwei Stühlen visuell darzustellen, als sie mit Worten zu beschreiben. Diese Ineffizienz stellt eine Herausforderung für Sprachmodelle dar, die auf Textdaten angewiesen sind.

Können Sprachmodelle wie ChatGPT ein 'Weltmodell' entwickeln, das der menschlichen Wahrnehmung entspricht?

Es gibt keine grundlegende Barriere dafür, dass Sprachmodelle ein Weltmodell entwickeln, aber sie sind auf Textdaten angewiesen und haben keinen direkten Zugriff auf die physische Welt. Daher fehlt ihnen die Fähigkeit, die Welt auf die gleiche Weise wie Menschen zu verstehen und zu erleben.

Was sind die fundamentalen Limitierungen von ChatGPT, die auch durch Skalierung von Daten und Modellparametern nicht gelöst werden können?

Die fundamentalen Limitierungen von ChatGPT liegen in der Natur der nächsten Wortvorhersage und der Unfähigkeit, komplexe logische Aufgaben zu lösen. Skalierung kann das Modell verbessern, aber es wird nicht in der Lage sein, diese grundlegenden Probleme zu überwinden, wie etwa das Verfolgen von Zuständen oder das korrekt Abschließen von logischen Aufgaben.