極客號（Daydx.com）7月5日 消息:最近，麻省理工學(xué)院（MIT）和微軟的研究學(xué)者發(fā)現(xiàn)，GPT-4在自修復(fù)方面表現(xiàn)出了有效能力，而GPT-3.5則沒有。此外，GPT-4還能夠?qū)PT-3.5生成的代碼提供反饋。
大型語言模型（LLM）已經(jīng)被證明可以從自然語言中生成代碼片段，但在應(yīng)對復(fù)雜的編碼挑戰(zhàn)，例如專業(yè)競賽和軟件工程專業(yè)面試時，仍然面臨巨大挑戰(zhàn)。最近的研究試圖通過自修復(fù)來提高模型的編碼性能，自修復(fù)是指模型反思并糾正自身代碼中的錯誤。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.09896.pdf
從本研究的實驗中，研究者得出以下發(fā)現(xiàn):
考慮到檢查和修復(fù)的成本，只有GPT-4的自修復(fù)能力能夠提供性能收益;對于GPT-3.5，在所有配置下，修復(fù)的通過率低于或等于基線模型或無修復(fù)方法的通過率。
即使對于GPT-4，性能提升也是適度的（從66%提升到71%的通過率），而且取決于初始程序是否具有足夠的多樣性。實驗的預(yù)算是使用7000個標記，約45個獨立同分布(i.i.d.)的GPT-4樣本。
使用GPT-4生成的反饋替代GPT-3.5對錯誤的解釋，可以獲得更好的自修復(fù)性能，甚至超過了基線的無修復(fù)GPT-3.5方法（從50%提升到使用7000個標記時的54%）。
使用人類的解釋代替GPT-4自身的解釋可以顯著改善修復(fù)結(jié)果，從而使通過測試的修復(fù)程序數(shù)量增加57%。
愛丁堡大學(xué)的博士生符堯表示:“只有GPT-4具備自我改進的能力，而較弱的模型則沒有，這一發(fā)現(xiàn)非常有趣，表明大型模型可能具有一種新型的涌現(xiàn)能力，即通過改進自然語言反饋來實現(xiàn)，這種能力可能只存在于模型足夠成熟（大而整齊）的情況下。類似的能力在論文《Improving Language Model Negotiation with Self-Play and In-Context Learning from AI Feedback》中也有提及。”
