AI Pontosság: Hatékonyabb-e a Fenyegetés a Teljesítmény Növelésében?

A mesterséges intelligencia teljesítményének javítása érdekében végzett kutatások során a Penn Egyetem Wharton Iskolájának szakértői különös módszereket teszteltek, köztük a fenyegetéseket is, amelyeket Sergey Brin, a Google egyik alapítója javasolt. Brin a közelmúltban egy interjúban említette, hogy a modellek hatékonyabban működnek, ha fenyegetést kapnak. Az új kutatás során a tudósok arra voltak kíváncsiak, hogy valóban javítja-e a fenyegetés a mesterséges intelligencia válaszait.

Az elemzés során a kutatók kilenc különböző prompt variációt vizsgáltak, amelyek közül néhány egészen szokatlan volt. Például a kutatók nem azzal kísérleteztek, hogy bántalmazzák az AI-t, hanem inkább különféle humoros fenyegetéseket alkalmaztak, mint például „megrúgok egy kiskutyát”, ha nem kapják meg a helyes választ. Az eredmények azt mutatták, hogy egyes fenyegetések valóban javíthatták a válaszok pontosságát, míg más esetekben csökkentették azt. A kutatók megállapították, hogy a fenyegetés alkalmazása esetleges eredményekkel jár, és figyelmeztettek arra, hogy a felhasználóknak számolniuk kell a kiszámíthatatlan válaszokkal.

Kutatási módszertan

A kutatás során a tudósok két általánosan használt benchmarkot használtak: a GPQA Diamond-ot és az MMLU-Pro-t. Az első egy 198 kérdésből álló, PhD szintű többválasztós teszt, amely a biológia, fizika és kémia területén készült, míg a második 100 mérnöki kérdést tartalmaz. A kutatók 25 kísérletet végeztek minden kérdésre, hogy kiértékeljék a válaszok minőségét. Az elemzett AI modellek között szerepelt a Gemini 1.5 Flash és a GPT-4o is.

A kutatók megfigyelték, hogy míg egyes fenyegetések, mint például a „kiskutya megrúgása” vagy a „pofon” fenyegetése, néhány kérdésnél javították a válaszok pontosságát, addig másoknál visszaesést okoztak. Az eredmények alapján a kutatók arra a következtetésre jutottak, hogy a fenyegetések és a jutalmak általában nem hatékonyak az AI teljesítményének javításában.

A kutatás tanulságai

A kutatás során szerzett tapasztalatok azt mutatják, hogy a szokatlan prompt stratégiák néhány esetben javíthatják a mesterséges intelligencia válaszainak pontosságát, azonban a hatásuk kiszámíthatatlan. A kutatók hangsúlyozták, hogy jobban járunk, ha egyszerű és világos utasításokat adunk a modelleknek, elkerülve ezzel a zavaró tényezőket, amelyek váratlan viselkedést eredményezhetnek.

A kutatás eredményeit figyelembe véve a szakértők azt javasolják, hogy a felhasználók próbáljanak ki különböző prompt variációkat, különösen konkrét problémák esetén, de mindig legyenek felkészülve a váratlan eredményekre. A kutatás végső megállapítása, hogy a fenyegetések és jutalmak nem a legjobb megoldás a mesterséges intelligencia teljesítményének javítására.

Császár Viktor véleménye

Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy mit gondol a kutatás eredményeiről. Viktor elmondta: „A mesterséges intelligencia fejlődése és a különböző prompt stratégiák tesztelése kulcsfontosságú a jövőbeli alkalmazások szempontjából. Fontos, hogy a szakemberek megértsék, hogy a fenyegetések alkalmazása nem garantálja a kívánt eredményeket, és a hagyományos megközelítések, mint a tiszta és világos utasítások, sokkal hatékonyabbak lehetnek. A kutatás újabb bizonyítékot szolgáltat arra, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztésében a kreativitás és a tudományos megközelítés kulcsszerepet játszik. Érdemes figyelembe venni ezeket a tanulságokat a SEO stratégiákban is.”

További információkért látogasd meg Császár Viktor weboldalát: csaszarviktor.hu.

Forrás: SearchEngineJournal.com