최근의 연구에 따르면 시각적 인식 챌린지 작업에서 GPT-4의 성능은 이상적이지 않은 것으로 나타났습니다. 연구원들은이 과제의 이미지가 훈련 세트에서 너무 일반적이기 때문에 GPT-4가 실제 시각적 인식보다 메모리에 더 많이 의존하여 작업을 완료 할 수 있다고 언급했습니다. 이 발견은 큰 모델이 특정 작업에서 잘 수행 되더라도 실제 능력에 대해 신중하게 평가해야한다는 것을 상기시켜줍니다.
이 연구의 결과는 모델 일반화 기능의 중요성을 강조합니다. GPT-4가 훈련 세트에서 상당한 성공을 거두었지만, 이것이 더 넓은 범위의 실제 시나리오에서 똑같이 잘 수행 될 수 있음을 의미하지는 않습니다. 교육 세트에서 모델의 성능은 실제 응용 분야에서의 능력을 완전히 나타내지 않으므로 모델의 성능을 평가할 때 더 넓은 샘플에서 테스트해야합니다.
현재의 연구 중 하나는 모델의 일반화와 적대 샘플의 견고성을 향상시키는 것입니다. 모델의 규모가 계속 확장됨에 따라 새로운 데이터 나 대적 공격에 직면 할 때 안정적인 성능을 유지할 수 있도록하는 방법은 긴급한 문제가되었습니다. 연구원들은 훈련 전략 개선, 새로운 정규화 기술 도입,보다 강력한 적대적인 훈련 방법을 개발하는 등 다양한 접근법을 탐색하고 있습니다.
또한,이 연구는 또한 훈련 세트에서 모델을 테스트하는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 상기시킵니다. 모델 성능을보다 포괄적으로 평가하려면 연구자들은 교육 세트와 다른 데이터 세트를 포함하여 다양한 데이터 세트를 테스트해야합니다. 이런 식으로 만 실제 응용 프로그램에서 모델의 성능을보다 정확하게 이해하고 잠재적 한계를 발견 할 수 있습니다.
요컨대, GPT-4와 같은 대형 모델은 많은 작업에서 훌륭한 기능을 보여 주지만 여전히 신중해야합니다. 모델의 일반화 능력과 견고성을 향상시키고 다양한 데이터 세트에 대한 포괄적 인 테스트를 수행하는 것은 향후 연구에 중요한 방향입니다. 이런 식으로 만 이러한 고급 모델을 더 잘 이해하고 활용하고 인공 지능 기술의 개발을 촉진 할 수 있습니다.