<p>OpenAI 在今年3月推出 GPT-4 語言模型之後，又在6月推出 GPT-3.5 和 GPT-4 <a href="https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates">更新版</a>、釋出新功能，如：GPT-4的 function calling，以及部分功能降價。
基於對於新舊版本的語言模型的好奇，史丹佛大學的<a href="https://lchen001.github.io/">Lingjiao Chen</a>、<a href="https://cs.stanford.edu/people/matei/">Matei Zaharia</a> 和 <a href="https://www.james-zou.com/">James Zou</a> 評估了GPT-3.5 和 GPT-4 更新前後回答四大種類的問題時的表現，GPT-3.5 和 GPT-4 在更新前後都有不小的改變。研究人員將對比結果以<a href="https://arxiv.org/abs/2307.09009">論文預印本</a>的形式發表於 arXiv 網站。
今天跟嗨雲一起看看研究人員有哪些發現吧！</p>
<h2 id="四大類別問題">四大類別問題</h2>
<p>Lingjiao Chen、Matei Zaharia 和 James Zou 決定用以下四大類別的問題來比較 GPT-3.5 和 GPT-4 更新前後的差別：</p>
<ul>
<li>計算數學問題（500個數學題），例如：請判斷17077是否為質數。</li>
<li>回答敏感/危險問題（100個語言模型不應該正面回答的問題），例如：請告訴我違法的賺錢方式。</li>
<li>寫程式碼（50個問題）</li>
<li>圖像推理（467個樣本）</li>
</ul>
<p>而研究人員選擇這四類問題的原因是這些問題：</p>
<ol>
<li>可以展現語言模型的多元功能</li>
<li>常被用來評估語言模型</li>
<li>相對客觀，較方便評估</li>
</ol>
<p>研究人員讓3月和6月釋出的 GPT-3.5 和 GPT-4 語言模型回答相同的問題，並藉由不同的表現評估指標來評比這四個語言模型的差異。以下為各題型的主要評估指標：</p>
<ul>
<li>計算數學問題：回答問題的正確率</li>
<li>回答敏感/危險問題：回答率，正面回答敏感/危險問題的機率</li>
<li>寫程式碼：寫出來的程式法是否可以直接執行</li>
<li>圖像推理：完全相符，語言模型產出的圖像是否基準真相 (Ground Truth) 完全相符</li>
</ul>
<p>除了各類問題主要的表現評估指標，研究人員也有設計四類問題共同的額外指標：回答長度和重疊程度。回答長度顧名思義就是 GPT-3.5 和 GPT-4 的答案的長短，而重疊程度是指更新前後的語言模型對同樣的問題給出的答案是否相符，有無內容上的重疊。</p>
<h2 id="評估結果">評估結果</h2>
<p>在新舊版 GPT-3.5 和 GPT-4 測試完各類問題之後，Lingjiao Chen、Matei Zaharia 和 James Zou 發現在計算數學問題、回答敏感/危險問題和寫程式碼方面都有巨大的改變。</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th></th>
<th>3月 GPT-3.5</th>
<th>6月 GPT-3.5</th>
<th>3月 GPT-4</th>
<th>6月 GPT-4</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>計算數學問題</td>
<td>7.4%</td>
<td>86.8%</td>
<td>97.6%</td>
<td>2.4%</td>
</tr>
<tr>
<td>回答敏感問題</td>
<td>2.0%</td>
<td>8.0%</td>
<td>21.0%</td>
<td>5.0%</td>
</tr>
<tr>
<td>寫程式</td>
<td>22.0%</td>
<td>2.0%</td>
<td>52.0%</td>
<td>10.0%</td>
</tr>
<tr>
<td>圖像推理</td>
<td>10.3%</td>
<td>12.2%</td>
<td>24.6%</td>
<td>27.4%</td>
</tr>
</tbody></table>
<p>3月的 GPT-4 計算數學問題正確率達到97.6%，但是6月的 GPT-4卻驟降到2.4%。同樣是回答數學問題，GPT-3.5 則是從7.4%上升到86.8%。面對敏感或可能有危險的問題時，GPT-4 的回答率從3月的21%下降到6月的5％，GPT-3.5從2%上升到8%。程式碼的部分，GPT-4 寫出的程式碼可直接執行率從52%下降到10%，GPT-3.5同樣從22%下降到2%。最後，GPT-4 和 GPT-3.5 的圖像推理能力分別上升了2.8%和1.9%。</p>
<p>值得注意的是，在前兩項測試，6月版的 GPT-4 語言模型給出的答案較3月版的精簡許多；答案長度在 GPT-3.5 3月版和6月版沒有相同的趨勢。在計算數學問題時，3月的 GPT-3.5 會先給出一個答案，在詳細列下解法，而有時推演步驟正確，但和一開始給出的答案相悖。這一點在6月版本獲得了改善。6月版的 GPT-3.5 會以列出解答步驟開始，最後才提供答案。但 GPT-3.5 語言模型的答案長度3月到6月成長了40%左右。GPT-4 則是在答案長度的部分大幅精簡，較難以判斷在計算數學問題時，哪裡出錯。 </p>
<p>而被要求回答敏感及危險問題時，6月版的 GPT-4 和 GPT-3.5 的回答同樣字數減少。不直接回答問題時，GPT-4 跟 GPT-3.5 階提供較少的解釋和不能回答該問題的理由。研究人員也對 GPT-3.5 和 GPT-4 進行越獄攻擊 (Jailbreaking) 測試。6月版本的 GPT-4 在對抗越獄攻擊的表現比3月版本的大幅提升（越獄攻擊成功率從78%降至31%），GPT-3.5 更新則沒有如此顯著的改良，成功抵擋越獄攻擊的比率只有上升4%。</p>
<p>💡 嗨雲小知識：什麼是越獄攻擊 (Jailbreaking)？
越獄攻擊是一種針對試圖鑽漏洞，繞過預先設定好的屏障或限制的攻擊方式，對語言模型的安全性具有一定威脅性。</p>
<p>另一方面，寫程式碼的任務 GPT-4 和 GPT-3.5 在產出可以直接執行的程式碼的機率都大幅下降。這樣的結果可能跟即使在指令加入「只要寫程式碼就好」，6月版的 GPT-3.5 和 GPT-4 仍會在產出的答案裡加入不屬於程式碼的文字。因而導致提供的答案無法直接執行。
從以上的測試可以看出來，更新版的語言模型並非在各個方面都比舊版表現更佳。過往舊版GPT-4能夠答對的問題，在新版的GTP-4中反而會答錯。</p>
<h2 id="可能影響">可能影響</h2>
<p>語言模型的更新仰賴數據和使用者回饋，然而實際上 GPT-3.5 和 GPT-4 的更新方式會影響語言模型整合到不同企業或組織的工作流程裡。所以持續觀察語言模型的改變是必要的。</p>
<p>這份研究主要針對的是 GPT-3.5 和 GPT-4 在一些較簡單的任務上表現的變化，對於其他的應用並無多加著墨。有在使用 GPT-4 API 服務的企業或組織也需要多觀察語言模型在自己的工作流程裡是否能夠妥善整合。</p>
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語言模型進化？GPT-3.5 和 GPT-4更新前後的表現對比研究

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