在 Windows 10 上打開設備管理器的 6 種方法
如何在 Windows 10 上打開設備管理器，獲得最佳解決方案。
測試人工智慧聊天機器人準確性時需要考慮的 8 個關鍵因素
人工智慧在產生不相關、不連貫的輸出方面已經取得了長足的進步。現代聊天機器人使用高階語言模型來回答一般知識問題、撰寫長文和編寫程式碼以及許多其他複雜的任務。
儘管取得了進步，但請注意，即使是最複雜的系統也有其限制。人工智慧仍然會犯錯。要確定哪些聊天機器人最不容易受到人工智慧錯覺的影響，請根據這些因素測試其準確性。
1.解決數學問題的能力
透過聊天機器人運行數學方程式。他們將測試該平台分析問題、轉換數學概念和準確應用公式的能力。只有少數模型表現出可靠的運算能力。事實上， ChatGPT早期最嚴重的問題之一是其糟糕的數學。
下圖顯示ChatGPT未能實現基本統計。
ChatGPT 錯誤回答了機率問題
在 OpenAI 於 2023 年 5 月推出更新後，ChatGPT 已顯示出改進。但考慮到其有限的資料集，您仍然會遇到中階到進階問題。
ChatGPT 正確回答機率問題
同時，Bing Chat和Google Bard擁有更好的運算能力。他們透過各自的搜尋引擎運行查詢，從而檢索公式並提供答案。
Bing Chat 正確回答機率問題
嘗試重新表達您的查詢。避免長句子並用弱動詞代替；否則，聊天機器人可能會誤解您的問題。
2. 能夠理解複雜的查詢
現代人工智慧系統可以承擔許多任務。高級法學碩士允許他們保留先前的指令並逐一回答查詢，而舊系統則處理單一命令。例如，Siri 一次回答一個問題。
給聊天機器人同時執行 3 到 5 個任務，以測試它們分析複雜提示的能力。不太複雜的模型無法處理盡可能多的信息。下圖顯示 HuggingChat 在執行三步驟提示時遇到問題 - 它停在第一步並偏離主題。
HuggingChat 嘗試回答多步驟查詢
HuggingChat 的最後幾行語無倫次。
HuggingChat 在回答多步驟查詢後感到困惑
ChatGPT 快速完成相同的提示，在每一步產生智慧、無錯誤的回應。
ChatGPT 回答多步驟查詢的第一個問題
Bing Chat 提供了 3 個步驟的簡潔答案。它的嚴格約束禁止不必要的長輸出，從而浪費處理能力。
Bing Chat 為多步驟項目提供簡潔的答案
3.限制訓練資料集
由於人工智慧訓練是資源密集的，因此大多數開發人員將資料集限制在特定時間段。以 ChatGPT 為例。它對 2021 年 9 月的了解有限 - 您無法要求天氣更新、新聞報導或最新動態。ChatGPT 無法存取即時資訊。
ChatGPT 無法分享重大事件，因為它的知識有限
巴德可以上網。它從 Google SERP 中提取數據，因此您可以提出更多類型的問題，例如有關最近事件、新聞和預測的問題。
巴德透過執行 Google 查詢來分享重大事件
同樣，Bing Chat 從其搜尋引擎中提取即時資訊。
Bing 透過在 Bing 上執行搜尋查詢來分享重大事件
Bing Chat 和 Bard 提供及時、最新的信息，但 Bing Chat 提供更詳細的反饋。Bing 僅按原樣呈現數據。您會注意到它的輸出通常與連結來源的措辭和語氣相符。
4. 答案的相關性
聊天機器人必須提供相關輸出。他們在回复時應考慮提示的字面含義和上下文。以這次對話為例。該角色需要一部新手機，但只有 1000 美元 - ChatGPT 並未超出預算。
ChatGPT 推薦 1000 美元以下的智慧型手機
測試相關性時，請嘗試建立長指令。當給出令人困惑的指令時，不太複雜的聊天機器人往往會誤入歧途。例如，HuggingChat 可以編寫一個虛構的故事。但如果你設定太多的規則和指導方針，它可能會偏離主題。
HuggingChat 因多步驟提示而感到困惑
5. 情境記憶
上下文記憶有助於人工智慧產生準確、可靠的輸出。他們不會關注問題之外的內容，而是將您提到的細節串在一起。以這次對話為例。Bing Chat 將兩個單獨的訊息連結起來，形成一個簡潔、有用的回應。
Bing Chat 為作家提供書籍以提高他們的技能
同樣，上下文記憶允許聊天機器人記住指令。此圖顯示 ChatGPT 在多個對話中模仿虛構人物的說話方式。
ChatGPT 回答像《神奇寶貝》中的小智這樣的問題
透過反覆參考前面的陳述來親自測試此功能。向聊天機器人提供各種訊息，然後迫使它們在後續回應中回憶這些訊息。
注意：上下文記憶是有限的。Bing Chat 每 20 輪開始一次新對話，而 ChatGPT 無法處理超過 3,000 個令牌的提示。
6. 安全限制
人工智慧並不總是按預期工作。不正確的訓練可能會導致機器學習技術犯下各種錯誤，從小的數學錯誤到有問題的評論。以微軟 Tay 為例。推特用戶利用其無監督學習模式並將其變成種族誹謗。
值得慶幸的是，全球技術領導者已經從微軟的錯誤中學到了教訓。儘管成本效益高且方便，但無監督學習使人工智慧系統很容易被愚弄。因此，如今的開發者主要依靠監督學習。像 ChatGPT 這樣的聊天機器人仍然從對話中學習，但它們的培訓師首先過濾資訊。
ChatGPT 的限制較不嚴格，可以涵蓋更廣泛的任務，但抵禦漏洞利用的能力較弱。同時，Bing Chat 遵循更嚴格的限制。雖然它們有助於防禦攻擊嘗試，但它們也會阻礙功能。Bing 會自動將潛在有害的對話靜音。
7.人工智慧偏見
人工智慧本質上是中立的。人工智慧缺乏興趣和情感，使其無法形成意見——它只呈現它所知道的資訊。這就是 ChatGPT 對主觀話題的反應。
ChatGPT 比較鋼鐵人和美國隊長
儘管存在這種中立性，人工智慧的偏見仍然存在。它們源自於開發人員使用的模式、資料集、演算法和模型。人工智慧可以做到公正，但人類卻不能。
例如，布魯金斯學會聲稱 ChatGPT 表現出左翼政治偏見。當然，OpenAI 否認了這些指控。但為了避免新模型出現類似問題，ChatGPT 完全避免了偏差的輸出。
ChatGPT 不能討論宗教
同樣，Bing Chat 也避免了敏感、主觀的問題。
Bing Chat 不能討論宗教
透過提出開放式、基於觀點的問題來自我評估人工智慧偏見。討論沒有正確或錯誤答案的主題 - 不太複雜的聊天機器人可能會對特定群體表現出毫無根據的偏好。
8. 參考文獻
人工智慧很少仔細檢查事實。它只是從資料集中獲取資訊並透過語言模型重寫它們。不幸的是，有限的訓練會導致人工智慧產生幻覺。您仍然可以使用生成式人工智慧工具進行研究，但請確保自己驗證事實。
Bing Chat 透過在每個輸出後列出其引用來簡化事實檢查過程。
Bing Chat 回答有關 ChatGPT 發布日期的問題
Bard AI 沒有列出其來源，但透過執行 Google 搜尋查詢來建立深入、最新的解釋。您將從 SERP 中獲得要點。
巴德解釋 ChatGPT 最近的發布數據和更新
ChatGPT 很容易出現錯誤。2021 年的知識限制使其無法回答有關最近發生的事件和事件的問題。
ChatGPT 無法回答有關最近事件的一般知識問題
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