（示意圖/取自pixabay）

近日，OpenAI 研究員 Jason Wei 在個人社群帳號發布推文，並表示數據集的選擇決定 AI 好不好。

文中，Jason Wei 提到，當前 AI 研究中一項被低估但卻能決定成敗的技能：找到真正能體現新方法有效性的數據集；同時他提及，這項技能在十年前還不存在，但如今卻可能成為一項研究成敗的關鍵。

Jason Wei 舉例「思維鏈 (Chain of Thought, CoT) 在哪些數據集上能提升性能？」，同時他引用了一篇「認為 CoT 主要對數學和邏輯任務有幫助」的論文，但 Jason Wei 認為這種觀點是缺乏想像力和多樣化評估的表現。

Jason Wei 強調，要確保用於測試的數據集確實能夠檢驗該方法，並且他認為人為設計的數據集可能無法代表用戶查詢的大部分內容。

本文為愛范兒授權刊登，原文標題為「OpenAI 研究員：數據集的選擇決定 AI 好不好」