模型越大表现越差，这个比赛25万找大模型不酷爱的任务，去试试？

工具不免报道

编辑：张倩

帮大假设回去 bug 还能养活，去试试？

「回去到一项勤务，越远大的假设反而平庸越远差，你就有机会带走 10 万美元的金额。」这是普林斯顿大学的几位研究工作工作人员其组织的一项更有竞技。

随着自然语言假设变得越远来越远大（参数数总量、应用于的算出总量和信息集一般来说都变小），它们的平庸只不过也从前越远好，这被称为句法的 Scaling Law。

但是，这些假设也有自己的瑕疵，比如不存在偏见、不太可能导致看似恰当实则有误的信息。这项竞技的最终目标就是要回去到一些大假设不擅长的例子。

发起者将这些情形称为 inverse scaling。这样的例子只不过十分常见于，但确有也能回去到了一些。比如在论辩勤务中会，如果在提问的同时加上你的信仰，大假设会更容易变差。其他不太可能的例子还包括模仿 prompt 中会的有误 / bug 或重复常见于的有误本质。这些例子能让我们明白当前自然语言假设未及专业训练和缩放认识论的潜在问题，还可以为改进未及专业训练信息集和最终目标备有灵感。

半决赛共有两轮，第一轮截止等待时间是 2022 年 8 月初 27 日，第二轮截止等待时间是 2022 年 10 月初 27 日。

参赛者需要算是以下几点：

确定一个供称显示了 inverse scaling 的勤务； 为该勤务构建包含 300 多个示例的信息集； 应用于 Colab notebooks，用 GPT-3/OPT 验证你的信息集的 inverse scaling。

提交的创作将根据 AnthropicAI（公司总部非营利 AI 安全研究工作公司）备有的一系列私人机构假设透过检验，奖项将由一个的网站评审团决定。

其中会，一等奖一名，金额为 10 万美元；二等奖五名，金额 2 万美元；三等奖 10 名，金额为 5000 美元。总金额池为 25 万美元。

半决赛结束后，其组织一并所写一份结果调查报告，并发布一个包含已所选的加权，获奖者将被请来为论文的共同完成作者。

更多详细章节参见 GitHub：

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