在没有反思的情况下，智能体的准确率为 63%，之后加入 Reflexion 进行对比。结果显示，智能体在 12 次试验中能够处理好 97% 的环境，在 134 项任务中仅有 4 项没有解决。接下来的实验是在 HotPotQA 中进行了，它是一个基于维基百科的数据集，包含 113k 个问答对，主要用来挑战智能体解析内容和推理的能力。...
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（huang）么（le）看（ma）？论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.11366参考链接：[1] https://nanothoughts.substack.com/p/reflecting-on-reflexion[2] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comment...
编程能力 GPT-4 有非常强大的编程能力,包括根据指令编写代码和理解现有代码。该研究具体测试了 GPT-4 在编程方面的能力。 代码编写 下图3.1 是一个让 GPT-4 写 python 函数的例子,该研究使用 LeetCode 在线判断代码是否正确。 然后,该研究让 GPT-4 将上表 2 中 LeetCode 上的准确率数据可视化为图表,结果如...
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(huang)么(le)看(ma)? 论文地址: https://arxiv.org/abs/2303.11366 参考链接: [1] https://nanothoughts.substack.com/p/reflecting-on-reflexion [2] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments...
人类在做错事时,会反思自己的行为,避免再次出错,如果让 GPT-4 这类大型语言模型也具备反思能力,性能不知道要提高多少了。 众所周知,大型语言模型 (LLM) 在各种任务上已经表现出前所未有的性能。然而,这些 SOTA 方法通常需要对已定义的状态空间进行模型微调、策略优化等操作。由于缺乏高质量的训练数据、定义良好的状...
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(huang)么(le)看(ma)? 论文地址:https://arxiv.org/abs/2303.11366 参考链接:[1] https://nanothoughts.substack.com/p/reflecting-on-reflexion
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(huang)么(le)看(ma)? 论文地址: https://arxiv.org/abs/2303.11366 ...
这个数据集中的任务包括从入门级到大学竞赛级的编程任务，可以用来评估人类程序员解决问题和代码能力。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。研究人员选取了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。下图为提示词的实例之一。自修复需要强大的模型和...
为了对 GPT-4 的编程能力进行基准测试,OpenAI 使用编程竞赛网站 Codeforces 上的问题对其进行了评估。令人惊讶的是,GPT-4 解决了 10/10 的 2021 年前的问题和 0/10 的近期 easy 类问题。要知道,GPT-4 的训练数据截止日期是 2021 年 9 月。这有力地表明该模型能够从其训练集中记住解决方案 —— 或者至少部...