Recientemente, los problemas de rendimiento del modelo de lenguaje grande GPT-4 han atraído una atención generalizada. Algunos internautas informaron que la tasa de finalización de GPT-4 en tareas de procesamiento de código ha disminuido significativamente, lo que generó debates sobre su confiabilidad y eficiencia. Aunque Altman, director ejecutivo de OpenAI, prometió realizar mejoras en el nuevo año, las medidas específicas y los efectos de las mejoras aún están por verse, lo que genera incertidumbre entre los usuarios. Este artículo se centrará en analizar las razones detrás del fenómeno de la "pereza" de GPT-4 y sus posibles impactos.
Recientemente, el fenómeno de la "pereza" de GPT-4 ha vuelto a llamar la atención. Los internautas descubrieron que en la tarea de comparación de códigos, la tasa de finalización de GPT-4 se redujo en casi una cuarta parte. Aunque Ultraman dijo que habrá mejoras en el nuevo año, los internautas todavía están preocupados por su rendimiento y estrategias de optimización. Este fenómeno podría paliarse en el nuevo año, pero aún no se han determinado medidas de mejora.La degradación del rendimiento de GPT-4 merece atención y refleja los desafíos que enfrentan los grandes modelos de lenguaje en aplicaciones prácticas. En el futuro, se necesitan más investigaciones y mejoras para mejorar la confiabilidad y eficiencia del modelo y satisfacer las crecientes necesidades de los usuarios. Se espera que OpenAI pueda presentar planes de mejora prácticos y efectivos lo antes posible para restaurar la confianza de los usuarios en GPT-4.