当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > GPT-4“自我反思”后能力大增,测试表现提升 30%

GPT-4“自我反思”后能力大增,测试表现提升 30%

来源:51CTO.COM 2023-05-01 07:54:01 0浏览 收藏

大家好,我们又见面了啊~本文《GPT-4“自我反思”后能力大增,测试表现提升 30%》的内容中将会涉及到等等。如果你正在学习科技周边相关知识,欢迎关注我,以后会给大家带来更多科技周边相关文章,希望我们能一起进步!下面就开始本文的正式内容~


GPT-4“自我反思”后能力大增,测试表现提升 30%

 4 月 4 日消息,OpenAI 最新的语言模型 GPT-4 不仅能够像人类一样生成各种文本,还能够设计和执行测试来评估和改进自己的表现。这种“反思”技术让 GPT-4 在多项难度较高的测试中,都取得了显著的进步,测试表现提升 30%。

GPT-4 是继 GPT、GPT-2 和 GPT-3 之后,OpenAI 推出的最先进的系统,也是目前最大的多模态模型(可以接受图像和文本输入,输出文本)。其利用深度学习技术,使用人工神经网络来模仿人类的写作。

研究人员诺亚・辛恩(Noah Shinn)和阿什温・戈平纳特(Ashwin Gopinath)在论文中写道:“我们开发了一种新颖的技术,让 AI 代理能够模拟人类的自我反思,并评估自己的表现。GPT-4 在完成各种测试的时候,会增加一些额外的步骤,让它能够自己设计测试来检查自己的答案,找出错误和不足之处,然后根据发现来修改自己的解决方案。”

GPT-4“自我反思”后能力大增,测试表现提升 30%

在 HumanEval 编码测试中,GPT-4 使用自我反思环路,准确率从 67% 上升到 88%

GPT-4“自我反思”后能力大增,测试表现提升 30%

GPT-4 可以通过设计和执行测试来批判其自身的性能,如 AlfWorld 测试结果所示,可以大大改善其性能

研究团队使用这种技术对 GPT-4 进行了几种不同的性能测试。在 HumanEval 测试中,GPT-4 需要解决 164 个从未见过的 Python 编程问题,原本准确率为 67%,使用反思技术后,准确率提升到了 88%。在 Alfworld 测试中,AI 需要在各种不同的交互环境中,通过执行一些允许的操作,来做出决策和解决多步任务。使用反思技术后,GPT-4 的准确率从 73% 提高到了 97%,只有 4 个任务失败。在 HotPotQA 测试中,GPT-4 可以访问维基百科,并回答 100 个需要从多个支持文档中解析内容和推理的问题,原本准确率为 34%,使用反思技术后,准确率提高到了 54%。

这项研究表明,AI 问题的解决方案有时候是依赖 AI 本身。IT之家发现,这有点像生成对抗网络,这是一种让两个 AI 互相提高技能的方法,比如一个 AI 试图生成一些看起来像真实图片的图片,另一个 AI 试图分辨哪些是假的,哪些是真的。但在这种情况下,GPT 既是写作者又是编辑,通过自我反思来改进自己的输出质量。

到这里,我们也就讲完了《GPT-4“自我反思”后能力大增,测试表现提升 30%》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于GPT-4,OpenAI的知识点!

版本声明
本文转载于:51CTO.COM 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
我们如何使用人工智能防治空气污染我们如何使用人工智能防治空气污染
上一篇
我们如何使用人工智能防治空气污染
重磅!全球TOP 1000计算机科学家公布:中国96位学者上榜!港理工张磊居大陆科学家之首
下一篇
重磅!全球TOP 1000计算机科学家公布:中国96位学者上榜!港理工张磊居大陆科学家之首
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    395次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    474次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    479次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    423次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    250次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码