GPT模型自我修复机制的研究

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2023-07-05 08:00:19

研究背景

我们都知道，大模型具有自省能力，可以对写出的代码进行自我纠错。这种自我修复背后的机制，究竟是怎样运作的？对代码为什么是错误的，模型在多大程度上能提供准确反馈？最近，MIT和微软的学者发现，在GPT-4和GPT-3.5之中，只有GPT-4表现出了有效的自修复。并且，GPT-4甚至还能对GPT-3.5生成的程序提供反馈。

在此背景下，本文探讨了GPT模型的自我修复机制，并从编程任务、反馈模型和人工反馈三个方面对其进行了实验研究。

编程任务实验

研究人员选取了300个任务，包括60个入门级别的任务和60个竞赛级别的任务。他们选取了GPT-3.5和GPT-4作为模型，使用模板字符串连接和单次提示词来进行自我修复。实验结果表明，GPT-4表现出了有效的自修复机制，而GPT-3.5则效果不佳。

反馈模型实验

研究人员又进一步进行了新的实验，评估使用单独的、更强的模型来生成反馈的效果。实验结果表明，使用更强的反馈模型可以提高模型的修复性能。

人工反馈实验

研究人员还让16名参与者对代码进行解释，并提供人工反馈。实验结果表明，人工反馈显著提高了GPT-4修复的成功率。

本页网址：https://www.xinzhibang.net/article_detail-5696.html

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