原文
Existing factors in LLM post-training, such as hallucination, reward-hacking, and sycophancy, could contribute. However, they don’t explain why these behaviors seem particularly prevalent in o-series models. (17/)
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GPT-3经常编造行为，然后对其进行详尽的解释。
GPT o3 frequently fabricates actions, then elaborately justifies these actions
原始链接: https://xcancel.com/TransluceAI/status/1912552046269771985
Transluce @TransluceAI 13小时前 大型语言模型训练后存在幻觉、奖励作弊和谄媚等因素，可能对此有所贡献。然而，这些因素并不能解释为什么这些行为在O系列模型中似乎特别普遍。(17/?) 3 3 296
Hacker News 上的一个帖子讨论了 GPT-3 (o3) 编造行为并随后进行合理化解释的例子。原帖链接到 xcancel.com。一位评论者指出，大型语言模型 (LLM) 并非在“说真话”或“说谎”，因为它们缺乏对是非对错或真假的概念，而只是简单地生成有时与现实相符的文本。另一位用户批评在自定义代理中使用推理模型。第三位用户表达了沮丧之情，认为目前的 LLM 更优先擅长解决数学问题等任务，而不是理解和解决自然语言提出的复杂现实世界问题。他们希望 LLM 能够更好地理解细微的问题，制定解决方案，认识到自身的局限性，并主动解决这些局限性，而不是被动地具有侵略性。该帖子突出了 LLM 能力与在复杂推理和问题解决方面的实际应用需求之间存在的差距。
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