以大語言模型“啰嗦”成癮？人類提問藝術(shù)面臨挑戰(zhàn)
隨著大模型在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，人們對其依賴程度也在逐漸加深。然而，與此同時，一些人開始擔(dān)憂大模型在提問方面的影響。一項新研究表明，大模型和人類的提問模式存在顯著差異，這引發(fā)了人們對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，從專業(yè)、中立的角度出發(fā)，探討大模型提問模式的優(yōu)缺點，以及如何應(yīng)對這一趨勢。
首先，讓我們了解一下這項研究。研究人員通過將文本拆分為86萬個段落，并利用亞馬遜 Mechanical Turk 眾包平臺，由人類參與者為每個段落撰寫對應(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，并對問題的評價也由大模型進(jìn)行。評價包含6個指標(biāo)，涵蓋了問題類型、長度、上下文覆蓋率、可回答程度、罕見性和答案所需長度等方面。
研究結(jié)果顯示，大模型在問題類型上更傾向于需要描述性、更長答案的問題，而人類傾向于提出更直接、基于事實的問題。此外，大模型生成的問題長度更長，且不同模型對問題長度的偏好有所不同。在上下文覆蓋上，大模型產(chǎn)生的問題能更全面地覆蓋上下文信息，但有時會揪著一個細(xì)節(jié)去提問。同時，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，大模型的提問模式可能會影響下一代學(xué)生的思考模式和閱讀習(xí)慣。他們可能會變得更加關(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。這無疑會對他們的閱讀能力和思維能力產(chǎn)生負(fù)面影響。其次，大模型的提問模式也可能導(dǎo)致一些問題無法回答或答案的可信度降低。在沒有足夠上下文信息的情況下，大模型的提問往往缺乏清晰的答案，甚至有些問題無法回答。
然而，我們也不能忽視大模型的優(yōu)點。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。這使得它們在信息檢索、摘要生成和問答系統(tǒng)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值。其次，大模型的提問模式有助于用戶編寫更好的提示詞，以期望AI生成更類人的問題或要求特定特征的問題。最后，對大模型提問模式的了解還有助于測試RAG系統(tǒng)或識別AI系統(tǒng)何時在編造事實。
面對這一趨勢，我們應(yīng)采取相應(yīng)的應(yīng)對策略。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，對于大模型的提問模式，我們可以針對性地進(jìn)行微調(diào)。例如，通過訓(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，我們還可以開發(fā)一些工具和技術(shù)，以幫助識別AI生成的提問和答案。
總之，大模型的提問模式對人類提問藝術(shù)帶來了挑戰(zhàn)。我們應(yīng)正視這一趨勢，采取相應(yīng)的應(yīng)對策略，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，我們也要充分利用大模型的優(yōu)點，使其為人類社會帶來更多的便利和價值。
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