Компьютерная наука > Расчет и язык [представлен 14 июля 2026 (v1), последний раз пересмотренный 7 октября 2026 года (эта версия, v3)] Название: "Обследование в одном формате: соответствие ответа-выбора 44 языковым моделям Взгляд PDF HTML" (экспериментальное) Резюме: Когда языковая модель должна выбрать один ответ из большого пространства одинаково обоснованных вариантов, который она выбирает, и как часто это является ответом на любой другой модели? По просьбе "выбрать слово", 105 языковых моделей из более чем 20 лабораторий выбрали серендипитет 46% времени. Мы измеряем эту конвергенцию и долю каждой модели в ней, с 96 одноразовыми сигналами о том, что каждое название категории со многими действительными ответами на один вопрос ("Назовите дерево"."), задавали восемь раз по одной модели и получали оценку по точному совпадению без привязок и без судьи. Сюрприз в ответ на выбор модели — средняя -log2 вероятность его ответов под объединенными ответами всех других моделей. В 28 из 96 категорий один ответ получает не менее 80% всех ответов. Концентрация не зависит от небольших или персонифицированных моделей: 87 моделей с использованием крупных лабораторий по крайней мере столь же сконцентрированы, как и полное поле. Легкие модели, разработанные после прохождения подготовки и с учетом особенностей личности, являются самыми различными; высококвалифицированные ассистенты из основных лабораторий - это наиболее конформистские. Модели, избегающие ответа по видам транспорта, в основном…
Перепись " Один класс: соответствие ответа 44 языковым моделям
arXiv: 2607.12796v3 Annuales Type: заменить резюме: Когда языковая модель должна выбрать один ответ из большого пространства одинаково обоснованных опций, какой ответ она выбирает и как часто он является ответом любой другой модели? По просьбе "выбрать слово", 105 языковых моделей из более чем 20 лабораторий выбрали серендипитет 46% времени. Мы измеряем эту конвергенцию и долю каждой модели в ней, с 96 одноразовыми сигналами о том, что каждое название категории со многими действительными ответами на один вопрос ("Назовите дерево"."), задавали восемь раз по одной модели и получали оценку по точному совпадению без привязок и без судьи. Сюрприз в ответ на выбор модели — средняя -log2 вероятность его ответов под объединенными ответами всех других моделей. В 28 из 96 категорий один ответ получает не менее 80% всех ответов. Концентрация не зависит от небольших или персонифицированных моделей: 87 моделей с использованием крупных лабораторий по крайней мере столь же сконцентрированы, как и полное поле. Наиболее разнородными являются модели, разработанные в легкой форме после обучения и на основе персонажа; h)
