数以百万计的世界各地的人们正转向ChatGPT因为它提供任何解决方案,因为它的数据库。然而,解决字谜可能是太多的人工智能聊天机器人处理。
这张照片说明了一个人玩在线文字游戏“Wordle”手机在阿灵顿,弗吉尼亚州,2022年5月9日。
ChatGPT扮演Wordle
最新一代的OpenAI chatbot,ChatGPT-4已经风靡全球,以其令人印象深刻的能力。
从参与长对话总结复杂话题,人工智能聊天机器人已经引起了公众的想象力。其他人工智能公司纷纷发布自己的大型语言模型(llm)。
但如何ChatGPT-4文字游戏时像Wordle机票多少钱?为了找到答案,迈克尔·g·马登一个既定高威大学的计算机科学教授决定测试聊天机器人的技能在受欢迎的字谜游戏。
的球员Wordle有六个试图猜测一个五个字母的词,与游戏显示字母,如果有的话,在正确的位置在这个词。
马登发现尽管ChatGPT-4培训约5000亿字来源像维基百科,科学文章,Wordle谜题和公共书籍,其性能是出奇的差。
马登的chatbot Wordle测试难题,他知道两个字母在单词的正确位置与L E“# # #”模式,在“#”表示未知的信件。
答案是“粉”。然而,五个ChatGPT-4的六个反应未能匹配模式,它的一些建议是“绿玉”、“野性”,“heral”,“默尔”、“狂欢”和“珍珠”。
尽管chatbot有时使用不同的字母组合成功的找到有效的解决方案,其整体性能Wordle谜题是不一致的。
例如,当给定的模式“# # OS #”,生成的chatbot五个正确选项,但是当面对模式F R“# # #”,它只提供了两个词不包含字母F,并建议一个不存在的词“Traff。”
语言模型的约束
ChatGPT-4困难的原因在于语言模型如何工作的约束和代表单词。在其核心,chatbot依赖于一个复杂的神经网络,它本质上是一种数学函数映射输入输出。
然而,由于神经网络只能采用数值的输入,编译器程序是用来把单词翻译成数字神经网络的过程。
不幸的是,这种翻译过程没有话说,内保存这封信结构使它具有挑战性ChatGPT-4有效原因个人信件。
虽然看起来奇怪语言模型训练在一个广泛的词汇会挣扎在基本的字谜,神经网络所使用的编码过程是一项基本的限制,根据马登。
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可能的解决方案
为了解决这个挑战,马登为未来的语言模型提出了两种可能的解决方案。首先是扩大训练数据包括映射内的每一个字母的位置在字典里的每一个字。
第二个解决方案是更令人兴奋的和广泛的适用。马登Toolformer最近的工作表明潜在的语言模型生成代码来解决问题,比如算术计算,他们通常斗争。
总之,虽然ChatGPT-4可能擅长谈话和总结,其性能在Wordle难题突出代表的复杂性和操作词使用神经网络。
