Large Language Models (LLMs) have revolutionized the field of Natural Language Processing thanks to their ability to reuse knowledge acquired on massive text corpora on a wide variety of downstream tasks, with minimal (if any) tuning steps. At the same time, it has been repeatedly shown that LLMs lack systematic generalization, which allows to extrapolate the learned statistical regularities outside the training distribution. In this work, we offer a systematic benchmarking of GPT-4, one of the most advanced LLMs available, on three algorithmic tasks characterized by the possibility to control the problem difficulty with two parameters. We compare the performance of GPT-4 with that of its predecessor (GPT-3.5) and with a variant of the Transformer-Encoder architecture recently introduced to solve similar tasks, the Neural Data Router. We find that the deployment of advanced prompting techniques allows GPT-4 to reach superior accuracy on all tasks, demonstrating that state-of-the-art LLMs constitute a very strong baseline also in challenging tasks that require systematic generalization.


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北京时间2023年3月15日凌晨,ChatGPT开发商OpenAI 发布了发布了全新的多模态预训练大模型 GPT-4,可以更可靠、更具创造力、能处理更细节的指令,根据图片和文字提示都能生成相应内容。 具体来说来说,GPT-4 相比上一代的模型,实现了飞跃式提升:支持图像和文本输入,拥有强大的识图能力;大幅提升了文字输入限制,在ChatGPT模式下,GPT-4可以处理超过2.5万字的文本,可以处理一些更加细节的指令;回答准确性也得到了显著提高。
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