最近，斯坦福大学与加州大学伯克利分校的研究团队共同发布了一项关于OpenAI的GPT-3.5与GPT-4模型性能的研究报告。该报告中,重点揭示了这两种模型在2023年3月至6月期间的表现变化，尤其是在某些具体任务的准确性和代码直接可执行性方面的显著下降。此项研究无疑对AI产业提出了警示，强调了持续对大型语言模型进行评估和评定的迫切性。

AI模型性能波动：现象与影响

在短短的三个月内，GPT-3.5与GPT-4的表现出现了明显的波动。例如，研究发现GPT-4在6月份已无法识别素数，其直接可执行的代码生成量也大幅下降。虽然该版本在视觉推理任务上表现略有提升，但也出现了一些3月版本所未有的错误。

这种性能波动不仅对开发人员构成挑战，而且也对使用这些服务的个人和公司造成了困扰。研究人员因此提出建议，那些使用语言模型服务的用户和公司应针对自己的应用程序实施类似的监控分析。

OpenAI的反馈与应对策略

对于这项研究，OpenAI的开发者关系负责人Logan Kilpatrick也予以确认，并指出这确实是一个问题。他进一步呼吁建立一个公开的OpenAI评估集，以便在发布新模型时，可以针对已知的回归情况进行测试，帮助提前预防和修复可能出现的问题。

语言模型在生产环境的挑战

总的来说，这项研究揭示了一个重要现象：即使是在相对较短的时间内，像GPT-3.5和GPT-4这样的大型语言模型的表现也可能发生显著变化。这就要求我们在生产环境中对这些语言模型进行持续的评估，以确保其质量和性能。同时，这也进一步凸显了人工智能产品市场的新生和复杂性，为我们提供了关于如何更好地开发和管理这些模型的重要思考。