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大型语言模型在历史知识领域遭遇挑战:复杂历史问题成解题软肋
最新研究显示,人工智能在处理复杂历史问题时表现不佳。在NeurIPS会议上公布的研究中,最先进的大型语言模型(LLM)在历史知识测试中的成绩令人失望,其中表现最佳的GPT-4Turbo准确率仅为46%。这些模型在基本史实方面尚可,但在深入历史研究时力不从心,经常出错。
研究人员指出,AI模型倾向于从主流历史叙事中推断,难以把握细微历史细节,且在处理某些地区(如撒哈拉以南非洲)的历史问题时表现更差,暴露出训练数据可能存在的偏差。尽管如此,研究团队仍对AI在历史研究中的应用前景保持乐观,并正在改进测试基准,以期开发出更优秀的模型。
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