Un estudio reciente mostró que el rendimiento de GPT-4 en las tareas del desafío de reconocimiento visual no era ideal. Los investigadores señalaron que esto puede deberse a que las imágenes en la tarea son demasiado comunes en los conjuntos de capacitación, lo que resulta en que GPT-4 depende más de la memoria que el reconocimiento visual real para completar la tarea. Este hallazgo nos recuerda que incluso si los modelos grandes funcionan bien en ciertas tareas, deben ser cuidadosamente evaluados por sus habilidades reales.
Los resultados de este estudio enfatizan la importancia de las capacidades de generalización del modelo. Aunque GPT-4 ha logrado un éxito significativo en el conjunto de capacitación, esto no significa que pueda funcionar igualmente bien en una gama más amplia de escenarios de la vida real. El rendimiento de un modelo en el conjunto de capacitación no representa completamente su capacidad en aplicaciones prácticas, por lo que al evaluar el rendimiento de un modelo, debe probarse en una muestra más amplia.
Uno de los enfoques de investigación actual es mejorar la generalización del modelo y la robustez de las muestras adversas. A medida que la escala del modelo continúa expandiéndose, cómo garantizar que pueda mantener un rendimiento estable cuando enfrentar nuevos datos o ataques adversos se ha convertido en un problema urgente. Los investigadores están explorando diversos enfoques, incluida la mejora de las estrategias de capacitación, la introducción de nuevas técnicas de regularización y el desarrollo de métodos de capacitación adversos más poderosos.
Además, el estudio también nos recuerda que no es suficiente probar el modelo en el conjunto de capacitación. Para evaluar de manera más exhaustiva el rendimiento del modelo, los investigadores deben probar en diversos conjuntos de datos, incluidos los que son diferentes del conjunto de capacitación. Solo de esta manera podemos comprender con mayor precisión el rendimiento del modelo en aplicaciones prácticas y descubrir sus posibles limitaciones.
En resumen, aunque los modelos grandes como GPT-4 muestran grandes capacidades en muchas tareas, aún debemos ser cautelosos. Mejorar la capacidad de generalización y la robustez del modelo, así como realizar pruebas integrales en diferentes conjuntos de datos, es una dirección importante para futuras investigaciones. Solo de esta manera podemos comprender y utilizar mejor estos modelos avanzados y promover el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial.