Sebuah studi baru-baru ini menunjukkan bahwa kinerja GPT-4 dalam tugas tantangan pengenalan visual tidak ideal. Para peneliti mencatat bahwa ini mungkin karena gambar dalam tugas terlalu umum dalam set pelatihan, menghasilkan GPT-4 lebih mengandalkan memori daripada pengenalan visual nyata untuk menyelesaikan tugas. Temuan ini mengingatkan kita bahwa bahkan jika model besar berkinerja baik dalam tugas -tugas tertentu, mereka perlu dievaluasi dengan cermat untuk kemampuan mereka yang sebenarnya.
Hasil penelitian ini menekankan pentingnya kemampuan generalisasi model. Meskipun GPT-4 telah mencapai keberhasilan yang signifikan pada set pelatihan, ini tidak berarti bahwa ia dapat berkinerja sama baiknya dalam berbagai skenario kehidupan nyata. Kinerja model pada set pelatihan tidak sepenuhnya mewakili kemampuannya dalam aplikasi praktis, jadi ketika mengevaluasi kinerja model, itu harus diuji pada sampel yang lebih luas.
Salah satu fokus penelitian saat ini adalah untuk meningkatkan generalisasi model dan ketahanan sampel permusuhan. Ketika skala model terus berkembang, bagaimana memastikan bahwa ia dapat mempertahankan kinerja yang stabil saat menghadapi data baru atau serangan permusuhan telah menjadi masalah yang mendesak. Para peneliti sedang mengeksplorasi berbagai pendekatan, termasuk meningkatkan strategi pelatihan, memperkenalkan teknik regularisasi baru, dan mengembangkan metode pelatihan permusuhan yang lebih kuat.
Selain itu, penelitian ini juga mengingatkan kita bahwa tidak cukup untuk hanya menguji model pada set pelatihan. Untuk mengevaluasi kinerja model secara lebih komprehensif, para peneliti perlu menguji beragam kumpulan data, termasuk yang berbeda dari set pelatihan. Hanya dengan cara ini kita dapat secara lebih akurat memahami kinerja model dalam aplikasi praktis dan menemukan batasan potensial.
Singkatnya, meskipun model besar seperti GPT-4 menunjukkan kemampuan hebat dalam banyak tugas, kita masih harus berhati-hati. Meningkatkan kemampuan generalisasi dan ketahanan model, serta melakukan pengujian komprehensif pada set data yang berbeda, adalah arah penting untuk penelitian di masa depan. Hanya dengan cara ini kita dapat lebih memahami dan memanfaatkan model -model canggih ini dan mempromosikan pengembangan teknologi kecerdasan buatan.