Eine Studie der Universität Tokio hat ergeben, dass GPT-4 eine erstaunliche Fähigkeit zur Wiederherstellung von durcheinandergebrachten Texten besitzt, die deutlich über der anderer großer Sprachmodelle liegt. Mithilfe des speziell entwickelten Benchmarks "Scrambled Bench" zeigten die Forschungsergebnisse, dass GPT-4 selbst bei vollständig ungeordneten Wörtern eine deutlich höhere Wiederherstellungsrate und Genauigkeit aufweist als andere Modelle.
Darüber hinaus zeichnet sich GPT-4 durch hervorragende Leistungen in der Segmentierung von Wörtern aus, was die Forscher besonders neugierig gemacht hat. Diese Studie demonstriert die außergewöhnlichen Fähigkeiten von GPT-4 im Umgang mit ungeordneten Textsequenzen, seine Robustheit gegenüber Störungen und seine Fähigkeiten in der Wortsegmentierung. Die Ergebnisse liefern wichtige Erkenntnisse für das Verständnis der Funktionsweise von Modellen der natürlichen Sprachverarbeitung.
