吴恩达ChatGPT课爆火：AI放弃了倒写单词，但理解了整个世界

来源：量子位

没想到时至今日，ChatGPT竟还会犯低级错误？

吴恩达大神最新开课就指出来了：

ChatGPT不会反转单词！

比如让它反转下lollipop这个词，输出是pilollol，完全混乱。

哦豁，这确实有点大跌眼镜啊。

以至于听课网友在Reddit上发帖后，立马引来大量围观，帖子热度火速冲到6k。

而且这不是偶然bug，网友们发现ChatGPT确实无法完成这个任务，我们亲测结果也同样如此。

△实测ChatGPT（GPT-3.5）

甚至包括Bard、Bing、文心一言在内等一众产品都不行。

△实测Bard

△实测文心一言

还有人紧跟着吐槽， ChatGPT在处理这些简单的单词任务就是很糟糕。

比如玩此前曾爆火的文字游戏Wordle简直就是一场灾难，从来没有做对过。

诶？这到底是为啥？

关键在于token

之所以有这样的现象，关键在于token。token是文本中最常见的字符序列，而大模型都是用token来处理文本。

它可以是整个单词，也可以是单词一个片段。大模型了解这些token之间的统计关系，并且擅长生成下一个token。

因此在处理单词反转这个小任务时，它可能只是将每个token翻转过来，而不是字母。

这点放在中文语境下体现就更为明显：一个词是一个token，也可能是一个字是一个token。

针对开头的例子，有人尝试理解了下ChatGPT的推理过程。

为了更直观的了解，OpenAI甚至还出了个GPT-3的Tokenizer。

比如像lollipop这个词，GPT-3会将其理解成I、oll、ipop这三个部分。

根据经验总结，也就诞生出这样一些不成文法则。

单词如何划分还取决于语言。此前有人统计过，中文要用的token数是英文数量的1.2到2.7倍。

token-to-char（token到单词）比例越高，处理成本也就越高。因此处理中文tokenize要比英文更贵。

可以这样理解，token是大模型认识理解人类现实世界的方式。它非常简单，还能大大降低内存和时间复杂度。

但将单词token化存在一个问题，就会使模型很难学习到有意义的输入表示，最直观的表示就是不能理解单词的含义。

当时Transformers有做过相应优化，比如一个复杂、不常见的单词分为一个有意义的token和一个独立token。

就像annoyingly就被分成“annoying”和“ly”，前者保留了其语义，后者则是频繁出现。

这也成就了如今ChatGPT及其他大模型产品的惊艳效果，能很好地理解人类的语言。

至于无法处理单词反转这样一个小任务，自然也有解决之道。

最简单直接的，就是你先自己把单词给分开喽~

或者也可以让ChatGPT一步一步来，先tokenize每个字母。

又或者让它写一个反转字母的程序，然后程序的结果对了。（狗头）

不过也可以使用GPT-4，实测没有这样的问题。

△实测GPT-4

总之，token就是AI理解自然语言的基石。

而作为AI理解人类自然语言的桥梁，token的重要性也越来越明显。

它已经成为AI模型性能优劣的关键决定因素，还是大模型的计费标准。

甚至有了token文学