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GPT-4o不会数r，被外国小哥原地逼疯！谷歌论文揭秘Transformer「数不到n」

发布于：2025-01-19 作者：xcadmin 阅读：1 当前页面链接：https://lawala.cn/post/13164.html

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GPT-4o，作为当前领先的语言模型之一，在这个无尽的循环中显得有些力不从心，每一次被问及“Strawberry”中的“r”数，它都尽力给出答案，但随着时间的推移，这种重复性的查询似乎让它陷入了某种困惑之中，相比之下，Claude则展现出了更高的智慧，它坚决拒绝了这种无休止的询问，仿佛在说：“我知道这是个陷阱，我不会上当。”

谷歌最近的一篇研究论文揭示了背后的科学原理：大型语言模型（LLM）之所以难以应对此类问题，是因为它们的存储空间有限，无法有效地记住和处理这类计数向量，这就像是让一个拥有无限书籍的图书馆员去记忆每本书的页码一样困难。

“Strawberry”中到底有几个“r”呢？这个问题如今已经成为了测试模型能力的一个重要指标，它不仅仅是一个简单的字符计数问题，更是对模型理解能力、记忆能力和适应性的一次全面考验。

相关问答

问：为什么GPT-4o会在重复回答“Strawberry”中“r”的数量时表现出困惑？

答：GPT-4o可能会因为重复性的任务而感到困惑，因为它的设计初衷是为了生成连贯、有逻辑的文本，而不是进行无休止的简单计数，由于其存储空间的限制，它可能无法有效地记住之前的计算结果，导致每次被问及时都需要重新计算。

问：Claude为什么能够拒绝回答这个问题？

答：Claude的设计可能更加注重实用性和效率，它可能内置了一些机制来识别并拒绝那些没有实际意义或者会导致资源浪费的问题，这种设计使得它在面对无意义的重复询问时能够保持冷静，不被干扰。

问：谷歌的研究论文中提到的“计数向量”是什么意思？

答：“计数向量”在这里指的是一种数据结构或表示方法，用于记录和存储特定信息的计数结果，在LLM的情况下，这可能涉及到如何有效地记录和回忆之前遇到的信息，以便在未来的任务中使用，由于LLM的存储空间有限，它们可能无法长时间保存这些计数向量，从而导致在需要时无法迅速准确地回忆起来。

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标签： #GPT-4o #Claude #大模型 #Strawberry #Strawberry里有几个r #反思微调算法

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