GPT4写代码能力提升21！MIT新方法让LLM学会反思，网

　　GPT4再度进化！
　　加上一个简单方法，就能让GPT4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，GPT4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GPT4，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”：
　　利用二元奖励机制实现反思
　　正如网友所言，Reflexion赋予GPT4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（大语言模型）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：
　　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（如下），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，这在函数中的和中就能体现。
　　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GPT4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GPT4上的效果，测试范围是编写代码。
　　结果也显而易见，用了Reflexion，GPT4的编程能力直接提升了21。
　　关于GPT4已经会“思考”了，你怎（huang）么（le）看（ma）？
　　论文地址：
　　https：arxiv。orgabs2303。11366
　　参考链接：
　　〔1〕https：nanothoughts。substack。compreflectingonreflexion
　　〔2〕https：www。reddit。comrMachineLearningcomments1215dblrreflexionanautonomousagentwithdynamic
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