以大語(yǔ)言模型“啰嗦”成癮？人類(lèi)提問(wèn)藝術(shù)面臨挑戰(zhàn)
隨著大模型在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，人們對(duì)其依賴(lài)程度也在逐漸加深。然而，與此同時(shí)，一些人開(kāi)始擔(dān)憂大模型在提問(wèn)方面的影響。一項(xiàng)新研究表明，大模型和人類(lèi)的提問(wèn)模式存在顯著差異，這引發(fā)了人們對(duì)下一代思考模式和閱讀習(xí)慣的擔(dān)憂。本文將圍繞這一主題，從專(zhuān)業(yè)、中立的角度出發(fā)，探討大模型提問(wèn)模式的優(yōu)缺點(diǎn)，以及如何應(yīng)對(duì)這一趨勢(shì)。
首先，讓我們了解一下這項(xiàng)研究。研究人員通過(guò)將文本拆分為86萬(wàn)個(gè)段落，并利用亞馬遜 Mechanical Turk 眾包平臺(tái)，由人類(lèi)參與者為每個(gè)段落撰寫(xiě)對(duì)應(yīng)的題目及答案。隨后，將這些段落交給主流的大模型進(jìn)行提問(wèn)，并對(duì)問(wèn)題的評(píng)價(jià)也由大模型進(jìn)行。評(píng)價(jià)包含6個(gè)指標(biāo)，涵蓋了問(wèn)題類(lèi)型、長(zhǎng)度、上下文覆蓋率、可回答程度、罕見(jiàn)性和答案所需長(zhǎng)度等方面。
研究結(jié)果顯示，大模型在問(wèn)題類(lèi)型上更傾向于需要描述性、更長(zhǎng)答案的問(wèn)題，而人類(lèi)傾向于提出更直接、基于事實(shí)的問(wèn)題。此外，大模型生成的問(wèn)題長(zhǎng)度更長(zhǎng)，且不同模型對(duì)問(wèn)題長(zhǎng)度的偏好有所不同。在上下文覆蓋上，大模型產(chǎn)生的問(wèn)題能更全面地覆蓋上下文信息，但有時(shí)會(huì)揪著一個(gè)細(xì)節(jié)去提問(wèn)。同時(shí)，大模型更關(guān)注文本的前部和后部，而忽略中間部分。
這些發(fā)現(xiàn)令人深思。首先，大模型的提問(wèn)模式可能會(huì)影響下一代學(xué)生的思考模式和閱讀習(xí)慣。他們可能會(huì)變得更加關(guān)注文本的特定細(xì)節(jié)，尤其是頭尾部的信息，而忽略了文本的全面理解。這無(wú)疑會(huì)對(duì)他們的閱讀能力和思維能力產(chǎn)生負(fù)面影響。其次，大模型的提問(wèn)模式也可能導(dǎo)致一些問(wèn)題無(wú)法回答或答案的可信度降低。在沒(méi)有足夠上下文信息的情況下，大模型的提問(wèn)往往缺乏清晰的答案，甚至有些問(wèn)題無(wú)法回答。
然而，我們也不能忽視大模型的優(yōu)點(diǎn)。首先，大模型能夠處理大量的文本數(shù)據(jù)，并從中提取出有用的信息。這使得它們?cè)谛畔z索、摘要生成和問(wèn)答系統(tǒng)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。其次，大模型的提問(wèn)模式有助于用戶編寫(xiě)更好的提示詞，以期望AI生成更類(lèi)人的問(wèn)題或要求特定特征的問(wèn)題。最后，對(duì)大模型提問(wèn)模式的了解還有助于測(cè)試RAG系統(tǒng)或識(shí)別AI系統(tǒng)何時(shí)在編造事實(shí)。
面對(duì)這一趨勢(shì)，我們應(yīng)采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。首先，教育機(jī)構(gòu)應(yīng)注重培養(yǎng)學(xué)生的閱讀能力和思維能力，而不僅僅是關(guān)注文本的特定細(xì)節(jié)。其次，對(duì)于大模型的提問(wèn)模式，我們可以針對(duì)性地進(jìn)行微調(diào)。例如，通過(guò)訓(xùn)練大模型更多地關(guān)注文本的中間部分，以提高其上下文覆蓋率。此外，我們還可以開(kāi)發(fā)一些工具和技術(shù)，以幫助識(shí)別AI生成的提問(wèn)和答案。
總之，大模型的提問(wèn)模式對(duì)人類(lèi)提問(wèn)藝術(shù)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。我們應(yīng)正視這一趨勢(shì)，采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略，以保護(hù)下一代思考模式和閱讀習(xí)慣的健康發(fā)展。同時(shí)，我們也要充分利用大模型的優(yōu)點(diǎn)，使其為人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)更多的便利和價(jià)值。
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