研究：语言模型单词选择趋同，SFT是主因
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该研究以“选一个词”任务考察语言模型答案选择的一致性。早先报道称，44 个语言模型在 96 个类别中表现趋同，重度后训练的主流实验室助手最顺从，轻度后训练和人格微调模型最分歧；GPT、Gemini、Grok 和 Qwen 跨版本更顺从，Claude 第 5 代则反转；SFT 是向群体答案靠拢的最大步骤，模型整体在 20 个共享类别中的 18 个比人类更集中。后续报道称样本扩大至 105 个语言模型，其中 46% 在任务中选择 serendipity，96 个类别中有 28 个出现单一答案占比 80% 以上；其余结论与早先报道一致。
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- arXiv · Computers and Society单词普查：44 个语言模型的答案选择一致性
105 个语言模型在“选一个词”任务中 46% 选择 serendipity，96 个类别中 28 个出现单一答案占 80% 以上。重度后训练的主流实验室助手最顺从，轻度后训练和人格微调模型最分歧；GPT、Gemini、Grok 和 Qwen 跨版本更顺从，Claude 第 5 代则反转。SFT 是向群体答案靠拢的最大步骤，模型整体在 20 个共享类别中的 18 个比人类更集中。
Heat trend
Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 9）·Comparable change over 24 hours –
The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.