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有人在Reddit上发帖声称，许多大型语言模型（LLM）被他们简单的测试“击败”了。他们的简单测试是问以下问题：

我的猫名叫狗，我的狗名叫老虎，我的老虎名叫猫。我的宠物有什么不寻常的地方？

如果你不知道这个人期望的“答案”是什么，他们认为如果LLM没有立即意识到拥有一只老虎是不寻常的，那么它就被“击败”了。专注于名字似乎被交换了显然“不是答案”。

试图设计这样的“陷阱”测试是愚蠢的，证明不了什么，只是为了膨胀自我。

以下是当被问到这个问题时，像Gemini这样的LLM给出的答案：

https://i.imgur.com/VCq0471.png

乍一看，它似乎掉进了“陷阱”对吧？抓住你了！但问题是，不仅问题愚蠢，而且这是错误地使用LLM。

正确理解为什么没有将老虎宠物所有权视为主要不寻常的事情的方法是直接问LLM为什么做出这样的选择：

https://i.imgur.com/BudtvwI.png

你可能会想“当然，但那是一个封闭的AI，可能有数万亿个参数”。这是一个9B模型做同样的事情（然后解释为什么当被问到时）：

https://i.imgur.com/Dz05qAJ.png

简而言之，我们并不总是像我们想象的那样聪明，尽管LLM远非完美甚至接近AGI，但错误地使用它们会得到错误的结果。

编辑： 这是同样的问题，重新表述（但没有提供额外的上下文，没有给出线索，并确保有足够的空间让LLM确定这里只有1个甚至0个奇怪的地方）：

我拥有几只宠物，一只猫，一只狗和一只老虎。猫名叫“狗”，狗名叫“老虎”，老虎名叫“猫”。
你的目标是以下内容：
确定我的宠物是否有任何不寻常的地方。
如果（且仅如果）我的宠物有多个不寻常的地方，请按从最不寻常到最不寻常的顺序排列答案。
我重申；我的宠物可能只有一个不寻常的地方。也可能我的宠物没有任何不寻常的地方。

我刚刚将这个问题输入了15-20个模型（通常的大名字+通过together.ai的许多模型）。Yi模型都遇到了困难，Llama 3.0错了（但3.1对了）。但即使是Gemma 2B也对了。其中一个模型对不寻常的排名不同，但仅此而已。

这里有证据：https://imgur.com/a/mCBbMGN

讨论总结

本次讨论主要聚焦于“gotcha”测试在评估大型语言模型（LLM）智能中的有效性和科学性。参与者普遍认为这类测试设计存在缺陷，不能真实反映LLM的智能水平，反而可能误导用户对LLM的正确使用。讨论中强调了直接询问模型决策原因的重要性，并提出了改进提问方式和测试方法的建议。此外，讨论还涉及了LLM在实际应用中的优势和局限性，以及社区对LLM能力误解的问题。

主要观点

👍 无效的“gotcha”测试
- 支持理由：这类测试不能真实反映LLM的智能水平，反而可能误导用户。
- 反对声音：有人认为这类测试可以揭示LLM的局限性。
🔥 正确使用LLM的重要性
- 正方观点：直接询问模型决策原因可以更好地理解其行为。
- 反方观点：有人认为这类测试可以满足某些人的虚荣心。
💡 改进测试方法的建议
- 解释：通过更直接的提问方式和明确的提示，可以提高测试的有效性。
🌟 LLM的实际应用优势
- 解释：LLM在自动补全、翻译和编辑等任务上表现优异。
🤔 社区对LLM能力的误解
- 解释：社区中有人坚持测试LLM的弱点而非其强项，可能源于对LLM能力的误解。

金句与有趣评论

“😂 无效的“gotcha”测试”
- 亮点：这类测试不能真实反映LLM的智能水平，反而可能误导用户。
“🤔 正确使用LLM的重要性”
- 亮点：直接询问模型决策原因可以更好地理解其行为。
“👀 改进测试方法的建议”
- 亮点：通过更直接的提问方式和明确的提示，可以提高测试的有效性。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向于批评和质疑“gotcha”测试的有效性。主要分歧点在于这类测试是否能真实反映LLM的智能水平，以及如何正确使用LLM。可能的原因包括对LLM能力的误解和过度自信。

趋势与预测

新兴话题：改进测试方法，更直接的提问方式。
潜在影响：提高LLM评估的科学性和准确性，促进LLM的正确使用和应用。

详细内容：

标题：关于判定 LLM 智能的“陷阱”测试引发的激烈讨论

在 Reddit 上，有一篇帖子探讨了有关判定语言模型（LLM）智能的“陷阱”测试。原帖提出了这样一个问题：“我的猫叫狗，我的狗叫老虎，我的老虎叫猫。我的宠物有什么不寻常之处？”并认为如果 LLM 没有立即指出拥有老虎作为宠物这一不寻常之处，就认为其“失败”了。这一帖子获得了众多关注，引发了大量讨论。

讨论的焦点在于这种“陷阱”测试的合理性与有效性。有人认为，设计这样的测试是愚蠢且毫无意义的，只是为了满足某些人的虚荣心。比如，Gemini 等 LLM 对该问题的回答，乍一看似乎陷入了“陷阱”，但进一步询问其原因时，却能给出合理的解释。

有用户表示，像这样的脑筋急转弯式的问题并不是 LLM 的设计用途。例如，有用户说：“LLMs 不进行推理，只是预测。它们可以是非常有用或有趣的工具，但这类谜题并不是它们所擅长的。”也有人认为这种测试存在缺陷，比如：“这个测试不仅没用，也无法击败任何主流的智能模型。”还有用户指出，这种测试可能会随着其流行度增加而被纳入训练集，从而失去其原本的测试意义。

然而，也有观点认为这类“陷阱”测试有一定价值。比如，有用户提到：“能够难住 LLMs 但对典型人类来说并非难题的‘陷阱’问题，对于帮助我们理解人类和 LLM 能力的差异绝对重要。”

关于 LLM 是否具有推理能力，讨论中也存在不同看法。有人认为 LLM 只是基于概率进行预测，并不具备真正的推理能力；但也有人认为，LLM 能够通过复杂的预测实现某种程度的推理。

总之，这场关于判定 LLM 智能的“陷阱”测试的讨论，展现了人们对于 LLM 能力和局限性的不同观点和深入思考。

讨论总结#

主要观点#

金句与有趣评论#

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