Beobachtetes Signal · 4. Aug. 2023 · Research Study · Quelle: Trending Topics · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
UCLA-Studie: GPT-3 erreicht bei Logiktests das Niveau von Studierenden
Forscher der University of California, Los Angeles (UCLA) haben das Sprachmodell GPT-3 von OpenAI bei Denkaufgaben getestet und festgestellt, dass es in mehreren Bereichen ähnlich gut oder besser abschneidet als College-Studierende. Die in Nature Human Behavior veröffentlichte Studie nutzte Aufgaben im Stil von Raven's Progressive Matrices, bei denen GPT-3 80 Prozent korrekt löste, während der menschliche Durchschnitt bei knapp unter 60 Prozent lag. Zudem übertraf GPT-3 den menschlichen Durchschnitt bei SAT-Analogiefragen, die nach Annahme der Forscher nie online veröffentlicht wurden. Bei Analogieaufgaben basierend auf Kurzgeschichten schnitt die KI jedoch schwächer ab als Studierende, wobei GPT-4 bessere Ergebnisse erzielte. Hauptautorin Hongjing Lu wies darauf hin, dass GPT-3 ähnliche Fehler wie Menschen machte. Die Ergebnisse stellen infrage, ob analogisches Denken eine exklusiv menschliche Fähigkeit ist, und werfen die Frage auf, ob GPT-3 menschliches Denken lediglich imitiert oder grundlegend neue kognitive Prozesse anwendet.
Demonstriert, dass LLMs wie GPT-3 bei standardisierten Logiktests die menschliche Leistung erreichen oder übertreffen können. Dies signalisiert eine Reifung der KI-Fähigkeiten für die Automatisierung von Wissensarbeit, auch wenn keine direkte AdTech-Anwendung genannt wird.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- GPT-3 löste 80 Prozent der Logikaufgaben im Stil von Raven's Progressive Matrices, verglichen mit einem menschlichen Durchschnitt von knapp unter 60 Prozent.
- GPT-3 übertraf den menschlichen Durchschnitt bei SAT-Analogiefragen, die vermutlich nicht Teil der Trainingsdaten waren.
- Bei Analogieaufgaben auf Basis von Kurzgeschichten schnitt GPT-3 schlechter ab als Studierende; GPT-4 erzielte hier bessere Ergebnisse.
- Die Studie wurde von UCLA-Forschern in Nature Human Behavior veröffentlicht.
- Forscher wiesen darauf hin, dass GPT-3 bei einfachen menschlichen Aufgaben wie der Werkzeugnutzung zur Lösung physikalischer Probleme weiterhin versagt.
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1 verknüpfte Unternehmen“The UCLA researchers cannot say with certainty how GPT-3's reasoning abilities work without access to its inner workings, which are protecte...”
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