GPT-4 再度进化！

加上一个简单方法，就能让 GPT-4 这类大语言模型学会自我反思，性能直接提升 30%。

在此之前，大语言模型回答出错，经常是二话不说，直接先道歉，然后 emmmmmm，继续乱猜。

现在，它不会这样了，有了新方法的加成，GPT-4 不仅会反思自己哪里错了，还会给出改进策略。

比如说它会自动分析为什么“陷入循环”:

或者说反思一下自己有缺陷的搜索策略:

这是美国东北大学联合 MIT 发表的最新论文中的方法:Reflexion。

不仅适用于 GPT-4，也适用于其他大语言模型，让它们学会人类特有的反思能力。

目前该论文已经发表在预印平台 arxiv 上。

这把直接让网友直呼“AI 进化的速度已经超过我们适应的能力了，我们要被毁灭了。”

甚至有网友为开发人员发来“饭碗警告”:

用这种方法写代码的时薪是要比普通开发人员便宜的。

利用二元奖励机制实现反思

正如网友所言，Reflexion 赋予 GPT-4 的反思能力和人类的思考过程差不多:

可以简单用两个字来概括:反馈。

在这个反馈过程中，又可以分为三大步:

• 1、评估:测试当前生成答案的准确性

• 2、自我反省的产生:错误识别 —— 实现修正

• 3、执行一个迭代反馈循环

在第一步评估的过程中，首先要经历的是 LLM的自我评估。

也就是说 LLM 在还没有外部反馈时，首先要自己对答案进行反思。

那如何进行自我反思？

研究团队使用了一个二元奖励机制，为 LLM 在当前状态下执行的操作赋值:

1 代表生成的结果 OK，0 则表示生成的结果不太行。

而之所以采用二元而非多值或连续输出这类更具描述性的奖励机制，原因和没有外部输入有关。

要在没有外部反馈的条件下进行自我反思，必须将答案限制在二元状态下，只有这样，才能迫使 LLM 做出有意义的推断。

在自我评估结束之后，如果二元奖励机制输出为 1，则不启动自我反思装置，若为 0，LLM 则会开启反思模式。

在反思的过程中，模型会触发一个启发性函数 h，类比人类思考过程，h 起到的作用就像是监督一样。

不过，同人类思考一样，LLM 在反思的过程中同样也有局限性，这在函数中的 Ω 和 ε 中就能体现。

Ω 表示重复连续动作的次数，一般会将这个数值设置为 3，这表示反思过程中若重复一个步骤三次，会直接跳到下一个步骤。

而 ε 则表示在反思的过程中允许执行的最大操作数量。

既然有监督，那修正也必须执行，修正过程的函数是这样子的:

其中，自我反思模型是通过“特定领域的失败轨迹和理想反射对”训练而来的，并不允许访问数据集中给定问题的特定领域的解决方案。

这样一来，LLM 在反思的过程中便能够迸发出更多有“创新性”的东西。

反思之后性能提升近 30%

既然 GPT-4 这类 LLM 都能够进行自我反思了，那具体效果究竟如何？

研究团队在 ALFWorld 和 HotpotQA 基准上对这种方法进行了评估。

在 HotpotQA 的 100 个问答对测试中，使用 Reflexion 这种方法的 LLM 显示出了巨大的优势，再经过多轮反思重复提问之后，LLM 的性能提升了接近 30%。

而没有使用 Reflexion，在重复问答之后，性能没有任何变化。

在 HotpotQA 的 134 个问答对测试中，可以看出在 Reflexion 的加持下，LLM 经过多轮反思后，准确率一度达到 97%。

在另外一篇博客中，团队成员也晒出了他们这种方法在 GPT-4 上的效果，测试范围是编写代码。

结果也显而易见，用了 Reflexion，GPT-4 的编程能力直接提升了 21%。

关于 GPT-4 已经会“思考”了，你怎么(le)看(ma)？

论文地址:

参考链接: