一位AI爱好者认为,当前的大语言模型(LLMs)常常被误解和误用。他们认为,LLMs通过根据输入生成可能的文本序列来可靠地运行,几乎100%的时间都能完成这项任务。作者批评了使用事实准确性或代码生成等指标来衡量LLMs的做法,指出这些并非其预期用途,并且这种期望就像用衡量锤子拧螺丝的能力一样。 AI
影响 阐明了LLMs的预期功能,建议用户调整期望以获得更准确的评估。
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