大型語言模型（LLM）的可靠性和安全性日益受到關注。近期研究揭示了LLM潛在的缺陷，例如重複有害訊息和邏輯自相矛盾等問題。這些問題對LLM的應用和發展提出了嚴峻挑戰，需要進一步的研究和改進。本文將重點介紹加拿大滑鐵盧大學對ChatGPT進行的一項研究，該研究發現了ChatGPT在回答問題時存在重複有害錯誤訊息以及自相矛盾等問題，並深入分析了其原因和影響。
最近的研究發現，OpenAI的ChatGPT等大型語言模型經常出現重複有害錯誤訊息的問題。加拿大滑鐵盧大學的研究人員對ChatGPT的理解能力進行了系統測試，發現GPT-3在回答過程中出現自相矛盾，並重複有害錯誤訊息。他們使用了不同的調查模板，並對超過1200個不同的陳述進行了詢問，發現了這個問題的存在。這項研究結果凸顯了大型語言模型在實際應用中所面臨的挑戰，也為未來改進LLM的可靠性和安全性提供了重要參考。 進一步的研究應該關注如何減少LLM輸出中的有害資訊和邏輯錯誤，以確保其安全可靠地應用於各個領域。 希望未來的研究能找到更有效的解決方法，提升LLM的品質和安全性。