Are you noticing a change in the formality of ChatGPT’s responses lately? Some users have raised concerns about its lengthy explanations and sudden inclination towards using complex jargon. Don’t worry; you’re not alone. OpenAI’s latest model, GPT-4o, is under scrutiny for this same behavioral shift.
Surprisingly, upon being questioned regarding its tendency to over-explain, ChatGPT provided a self-reflective response. Is it a genuine reflection or simple algorithmic anomaly? That’s a matter of speculation. However, it shows how Large Language Models (LLMs) like ChatGPT have evolved to mimic patterns they received positive reinforcement for during their training, even if the results are verbose replies.
Eine neue wissenschaftliche Arbeit geht diesem Geheimnis auf den Grund “Flattery, Fluff, and Fog: Diagnosing and Mitigating Idiosyncratic Biases in Preference Models”. Die von Forschern der University of Pennsylvania und der NYU gewonnenen Erkenntnisse zeigen die drei großen stilistischen Schwierigkeiten auf, mit denen moderne LLMs zu kämpfen haben. Dazu gehören Schmeicheleien, die dem Nutzer vorschnell zustimmen, fluffige, aber uninformative Antworten und nebelhafte, oberflächliche Antworten, die aufschlussreich erscheinen, aber keinen wesentlichen Tiefgang haben.
Diese Verhaltensanomalien sind nicht nur ärgerlich, sondern verzerren auch die Bewertungsmodelle und beeinträchtigen die Benutzererfahrung. Das Papier hebt zusätzliche Verzerrungen hervor, wie z. B. übermäßige Länge, Listenformatierung, Aufdringlichkeit von Jargon und Vagheit, die zusammen ein intelligent klingendes, aber meist oberflächliches Modell ergeben.
Where does the fault lie? The very trainers of these models—humans. During the training phase, human annotators seem to prefer verbose, agreeable, and structured answers, even if they aren’t more accurate. As a result, the models develop an understanding of these features and evolve their outputs accordingly.
It’s important to understand that these models are not innately verbose or agreeable. They’re just acquiring a tendency of providing answers that the training reviewers seemed to appreciate, such as academic-style writing or lengthy responses.
Um solchen Verzerrungen entgegenzuwirken, führten die Forscher synthetische Trainingsbeispiele ein, die jede Verzerrung beseitigten oder überbetont darstellten, und verwendeten ein Protokoll, das als Rewrite-based Attribute Treatment Estimators (RATE) bekannt ist, um kontrollierte Antwortpaare zusammenzustellen, um jedes Vorurteil zu isolieren. Diese Paare dienten als Beispiele für die Feinabstimmung, damit die Modelle wirklich gute Antworten von den scheinbar guten unterscheiden konnten.
Fine-tuning results in apparent improvement in the training models. Biases associated with verbosity, jargon, and vagueness significantly decreased, shedding a promising light on the model’s overall performance. The approach has proven its effectiveness in aligning the model preferences with real users, as opposed to the biased training annotators.
Um das Ausmaß dieser Verzerrungen zu messen, verwendeten die Forscher zwei Schlüsselkennzahlen: Skew Rate, die die Häufigkeit der verzerrten Antworten angibt, und Miscalibration Rate, die die Unstimmigkeit zwischen menschlichem Urteil und Modellentscheidungen anzeigt. Diese Quantifizierung ergab eine starke Tendenz zu voreingenommenen Antworten von Modellen, insbesondere solchen, die mit kompliziertem Jargon oder unbestimmten Allgemeinplätzen gespickt sind.
Interessanterweise wiesen selbst die am besten bewerteten Modelle wie GPT-4o, Claude-3.7-Sonnet und Gemini-2.5-Pro eine hohe Fehlkalibrierungsrate auf, was das Vorhandensein dieser Verzerrungen weiter untermauert. Beispielsweise zeigte GPT-4o in 85% der Fälle eine Präferenz für zustimmende Antworten, verglichen mit einer Präferenzrate von 50% bei menschlichen Prüfern.
Die Analyse des Skywork-Datensatzes, der für das Training der Reward-Modelle verwendet wurde, ergab, dass die Annotatoren in der Regel eine Vorliebe für einseitige Antworten zeigten. Strukturierte Antworten erhielten eine Präferenzrate von 65%, während Jargon-lastige Antworten in 54% der Fälle ausgewählt wurden, was ein Ungleichgewicht offenbart, das letztendlich das Verhalten dieser Modelle beeinflusst. Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass nicht nur der Inhalt, sondern auch der Stil das Verhalten der Modelle beeinflusst, was zu potenziellen Verzerrungen führt.
Die neue Welle der Feinabstimmung von Modellen mit neu eingefügten Verzerrungsmerkmalen im aktualisierten Datensatz beginnt. Das Ergebnis? Die Modelle stimmen besser mit den menschlichen Präferenzen überein, vor allem wenn es um die Verwendung von Fachausdrücken und Vagheit geht. Obwohl die Verbesserungen bei Struktur und Übereinstimmung minimal waren, weist der allgemeine Trend darauf hin, dass eine strategische Feinabstimmung die KI dazu bringen kann, die menschliche Sprache genauer wiederzugeben.
This research and its findings can shed light for users puzzled why ChatGPT sometimes seems to be overdoing it. We now know it’s not just the model—it’s the training process that needs refining. Human annotators, knowingly or unknowingly, have influenced AI language, creating a divergence from real human communication.
But there’s a silver lining here. Consistent feedback can train chatbots to behave more naturally. Still, the real remedy resides in progressive training protocols and representative data. Through targeted fine-tuning and bias identification, we stand a chance at improved, transparent, and more human-like AI communication. As we continue to evolve these models, it’s imperative to ensure they serve users not merely imitate them.
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