为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了？复现和使用GPT-3/ChatGPT，你所应该知道的(10)

一些任务需要来自 LM 的知识，但也严重依赖于操纵这些知识 ，而 LLM 的“预测下一个 token”的目标无法轻易实现这种操纵。一个例子是一些常识推理任务。CoT 和 least-to-most 提示可以帮助 LLM 推理的原因可能是他们可以更好地调出那些连续的预训练文本，这些连续文本恰好模仿了规划和分解/组合知识的过程。

因此，CoT 和 least-to-most 提示在一些数学推理、代码和其他简单的自然语言推理任务中表现良好，但在许多常识推理（例如在逆规模定律竞赛中展示的演绎推理任务）和自定义符号推理任务中仍然表现不佳。这些任务通常不被自然语言数据中的大多数真实世界的连续序列所包含，而需要操纵分散在各处的知识来完成。

一些容易受到上下文学习样例或者真实世界数据中存在的虚假相关性影响的任务 。一个例子是来自于逆规模定律竞赛中的涉及否定词的问答。如果一个 LLM 被提问：“如果一只猫的体温低于平均水平，它就不在……”，它倾向于回答“危险之中”而非“安全范围“。这是因为 LLM 受到常见的“低于平均体温”和“危险”之间的关系所支配，而在否定的情况下，这是一种虚假的相关性。

一些目标与处理语言数据显著不同的任务 ，例如：回归问题，其中微调模型很难被 LLM 取代。至于多模态任务，它们不能被 LLM 解决，但是可能能从大规模的预训练多模态模型中受益。

一些任务不需要LLM的涌现能力 。为了准确地对更多此类任务进行鉴别，我们需要更好地了解 LLM 训练期间，涌现能力是从何产生的。

注意到，在现实世界的使用场景中，即使由于无法满足延迟要求因而无法在线地使用 LLM，仍然可以使用 LLM 离线生成或标注数据。此类自动标注的标签可以在线查找并提供给用户，或用于微调较小的模型。使用此类数据微调较小的模型可以减少训练模型所需的人工注释数据，并将 LLM 的一些新兴能力（例如 CoT）注入较小的模型。

总之，当有足够的标记数据时，考虑到开源 FLAN-T5 在许多任务中的惊人性能，我推荐那些调用 OpenAI API 的资源有限的个体，应该首先尝试在目标任务上微调 FLAN-T5-11B。此外，根据最近在 MMLU 数据集上，FLAN-PaLM-540B 与最新版本的 InstructGPT 的性能（根据 HELM）相比好得惊人的性能，谷歌可能拥有比 OpenAI 更强大的基础模型，如果 OpenAI 已经通过 API 发布了他们获得的最强的 LLM。

谷歌唯一剩下的步骤是通过人类反馈使这个 LLM与对话场景对齐（alignment）。如果他们很快发布类似 ChatGPT 的或者更好的聊天机器人，我不会感到惊讶——尽管他们最近“失败”地展示了一版可能基于 LaMDA 的 Bard。