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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。”

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 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。