Une étude récente a montré que les performances de GPT-4 dans les tâches du défi de reconnaissance visuelle n'étaient pas idéales. Les chercheurs ont noté que cela pouvait être dû au fait que les images de la tâche sont trop courantes dans les ensembles de formation, ce qui a permis à GPT-4 de s'appuyer davantage sur la mémoire que de reconnaissance visuelle réelle pour terminer la tâche. Cette constatation nous rappelle que même si les grands modèles fonctionnent bien dans certaines tâches, ils doivent être soigneusement évalués pour leurs capacités réelles.
Les résultats de cette étude soulignent l'importance des capacités de généralisation du modèle. Bien que le GPT-4 ait connu un succès significatif dans l'ensemble de formation, cela ne signifie pas qu'il peut fonctionner aussi bien dans une gamme plus large de scénarios réels. Les performances d'un modèle sur l'ensemble de formation ne représentent pas pleinement sa capacité dans les applications pratiques, donc lors de l'évaluation des performances d'un modèle, il doit être testé sur un échantillon plus large.
L'un des objectifs de recherche actuels est d'améliorer la généralisation du modèle et la robustesse des échantillons adversaires. Alors que l'échelle du modèle continue de se développer, comment s'assurer qu'elle peut maintenir des performances stables lorsqu'il est confronté à de nouvelles données ou à des attaques adversaires est devenue un problème urgent. Les chercheurs explorent diverses approches, notamment l'amélioration des stratégies de formation, l'introduction de nouvelles techniques de régularisation et le développement de méthodes de formation contradictoires plus puissantes.
De plus, l'étude nous rappelle également qu'il ne suffit pas de tester le modèle sur l'ensemble de formation. Pour évaluer de manière plus exhaustive les performances du modèle, les chercheurs doivent tester sur divers ensembles de données, y compris ceux qui sont différents de l'ensemble de formation. Ce n'est que de cette manière que nous pouvons comprendre plus précisément les performances du modèle dans les applications pratiques et découvrir ses limites potentielles.
En bref, bien que de grands modèles tels que GPT-4 présentent de grandes capacités dans de nombreuses tâches, nous devons encore être prudents. L'amélioration de la capacité de généralisation et de la robustesse du modèle, ainsi que des tests complets sur différents ensembles de données, est une orientation importante pour les recherches futures. Ce n'est que de cette manière que nous pouvons mieux comprendre et utiliser ces modèles avancés et promouvoir le développement de la technologie de l'intelligence artificielle.