不同于网络编程论坛的情况，LLM 生成的代码没有得到社区同行的审查，因此可能出现 API 误用问题，例如在文件读取和变量索引中缺少边界检查、缺少文件 I/O 关闭、交易完成失败等。即使生成的代码样本可以执行或者能正确执行功能，误用也可能导致产品出现严重的潜在风险，比如内存泄漏、程序崩溃、垃圾数据收集失败等。更糟...
Prompt 1：完全不允许使用代码，输出完全依赖自然语言推理，禁止将代码合并到解决方案中。Prompt 2：只允许使用1次代码，也就是在生成解决方案时，只能在单个代码块内使用代码。Basic Prompt：没有限制，GPT-4代码解析器可以进行一系列推理步骤，每个步骤都可由文字+Python代码组成。△（a）不同提示回答准确率比较（b...
从2023.7.6 号起,OpenAI 开始逐步给 Plus 用户灰度代码解释器(code interpreter)功能,具体可以看ChatGPT — Release Notes,可以在官方论坛中看到有关代码解释器的一些帖子。 代码解释器带来的最引人注目的功能之一就是数据可视化。代码解释器使 GPT-4 能够生成广泛的数据可视化,包括 3D 曲面图、散点图、径向条形图和...
当AI直接使用Python代码时,代码有助于保持其"诚实",因为如果代码不正确,Python会生成错误。由于代码操作数据,而不是LLM本身,因此AI不会将错误插入到数据中。这并不完美,人工智能仍然会产生幻觉(它似乎经常认为它可以看到它可以生成的图形,而 ChatGPT 的这种模式不能),但这些错误不太常见,也不太可能影响代码或数据...
发现2:在所有包含可执行代码的 LLM 答案中,57-70% 的代码段都有 API 误用问题,这可能给生产带来严重后果。 发现3:无关样本示例无助于降低 API 误用率,但会触发更有效的答案,这能有效地用于对模型性能的基准评测。 发现4:某些 LLM 可以学习正确的使用示例,这能降低 API 误用率。
据网友所述，似乎从11月6日GPT-4大更新起，就开始出现这种情况了。目前有OpenAI员工出面回应，表示已将问题反馈给团队。只要代码，完整代码！也难怪网友会“破防”，就说上面网友把方法示例链接发给GPT-4，让它用Kotlin语言编写代码之后。GPT-4给出的回复是这样婶儿的，足足列了7条步骤，都在解释“应该怎么做”...
在修改两次代码后，运行得到了正确结果。第一次修改隐藏神经元数量，第二次把激活函数从sigmoid修改成tanh。6月2日，我们再次尝试让GPT-4完成这个任务，但换成了中文提示词。这回GPT-4第一次就没有使用框架，但给的代码仍然不对。后续只修改一次就得到正确结果，而且换成了力大砖飞的思路，直接增加训练epoch数和...
GPT-4写代码不如ChatGPT,误用率高达62%!加州大学两位华人开源代码可靠性基准RobustAPI 随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域也取得了显著的进步。尤其是OpenAI的GPT系列模型,以其出色的语言生成能力吸引了广泛关注。然而,近期关于GPT-4模型在写代码方面的表现,却引发了争议。近日,加州大学两位华人研究者发...
研究团队利用DevBench对当前流行的LLMs,包括GPT-4-Turbo进行了全面测试。结果显示,尽管这些模型在简单的编程任务中表现出色,但在面对复杂的、真实世界的软件开发挑战时,它们仍然遇到了重大困难。特别是在处理复杂的代码结构和逻辑时,模型的性能还有待提高。