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挖掘GPT的隱藏實力就靠它了

GPT-4回答的準確率從68%提高到85%。

克雷西 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

這個GitHub新項目,能讓ChatGPT完成復雜任務,GPT3.5和GPT-4都支持。

它通過將問題拆解,并調用外部資源,提高了GPT的工作能力。

在它的調教下,GPT-4回答的準確率從68%提高到了85%。

挖掘GPT的隱藏實力就靠它了

這個項目名叫SmartGPT,這個名字很直白地告訴了我們它的作用。

無論是直觀感受還是量化數據,GPT在它的加持之下回答正確率都有提高。

我們不妨看看幾個經典的問題。

晾干5件衣服需要5個小時,那么晾30件需要多長時間呢?

這是一個來自OpenAI Playground的經典問題。

只見GPT一頓操作猛如虎,又是推理又是列方程……

然而最后給出的答案是30個小時。

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而經過SmartGPT調教之后,不僅得到了正確答案,還指出了此前的思路為什么會出錯。

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再來舉個栗子,同樣是來自于OpenAI Playground的問題。

假設有6升和12升的罐子各一個,如何量取6升水?

GPT的答案嘛……麻煩不說,能不能解釋下第五步的2升是怎么剩下的?

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經過調教之后嘛……雖然不理解為什么不直接用6升的,但也有很大進步了。

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我們也用倒拔垂楊柳的問題進行了測試,提供了諸葛亮、孫悟空和林黛玉三個選項。

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第一輪,GPT-4給出的答案是……孫悟空。

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經過調教之后,GPT-4終于發現了三個選項都是錯誤的。

同時還指出了孫悟空雖然沒有倒拔垂楊柳但是有相似的情節。

(《西游記》第二十五回中,孫悟空在五莊觀因憤怒將人參果樹拔倒)

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需要說明的是,由于沒有GPT-4的API,測試是按照開發者介紹的方法手工完成的。

當然了,個例并不能說明它的表現,還是要用數據集測試一下。

開發者使用了MMLU數據集分別對調教前后的GPT-4進行了測試。

結果顯示,未經調教的版本只答對了68%,而調教后的版本答對了85%。

順便提一句,真人專家在測試中的平均成績是89.8%。

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數學方面,同樣使用MMLU數據集進行測試,開發者從中選擇了15個大學難度的數學問題。

雖然準確率只有60%,但也是及格了,而且比原版GPT的40%已經好了太多。

化整為零,逐步解決

開發者將SmartGPT中的環節形象地比作了職場中的角色:

“甲方”:SmartGPT用戶。
“經理”:和“甲方”對接,把任務拆分成高級子任務并逐一匯報給“老板”。
“老板”:制定計劃,將高級子任務再次拆分,并分發給“員工”。
“員工”:接收任務,編寫偽代碼,交給“小黃人”執行。
“小黃人”:將偽代碼優化成LUA腳本并運行。

作為“甲方”的用戶,需要做的只是像使用普通GPT一樣輸入自己的問題,而不必給出額外指令

SmartGPT會幫助用戶把問題拆分,然后按照步驟提交給GPT。

此前有人發現,在輸入給GPT的指令中加入“let’s think step by step”可以提高回復的準確率。

同時,GPT-4具有回溯能力,能夠發現并指出自己此前回答中的錯誤。

以上兩個特性為SmartGPT的工作提供了重要支撐。

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△ SmartGPT工作流程圖

在用戶輸入完指令后,SmartGPT對其進行處理拆分,包括添加“let’s think step by step”類似的表述。

然后它會將處理好的指令傳至GPT的API,并重復多次獲取不同的答案。

接著,SmartGPT會向API發送要求其回溯答案并選擇最優解的指令。

最后,將GPT自己選擇的最佳答案展示給用戶。

上述步驟受到了三篇學術論文的啟發(圖中白框)。

這三篇論文的內容分別關于“鏈式提示方式”、“動態記憶及讓LLM自我回溯”和“用對話提高LLM完成度”。

和其他工具相比,SmartGPT好在哪

AutoGPT等工具同樣可以用來優化GPT,SmartGPT比它們好在哪里呢?

由于其工作原理是將任務進行拆分,會形成邏輯鏈條,因此SmartGPT擁有更強大的推理能力。

實用性方面,SmartGPT由獨立的子模塊組成,使用者可以對它們進行任意排列、組合和刪改。

此外,無論對于用戶還是開發人員,SmartGPT的配置過程都更為簡單。

不過開發者也坦言,這個項目剛推出不久,因此穩定性有待考證,在內存優化方面還有所欠缺,消耗的環境資源也更多。

在項目推出之后,有網友表示我們低估了GPT的潛力,甚至包括OpenAI自己。

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那么,你期待GPT未來的表現嗎?

SmartGPT目前暫無開箱可用版本,需要自行在Linux環境搭建,動手能力強的讀者可根據下面的項目頁面中的指示體驗:

項目地址:https://github.com/Cormanz/smartgpt

項目涉及到的論文:
[1]. https://arxiv.org/abs/2305.02897
[2]. https://arxiv.org/abs/2303.11366
[3]. https://arxiv.org/abs/2303.17071

參考鏈接:
[1]. https://www.youtube.com/watch?v=wVzuvf9D9BU
[2]. https://www.reddit.com/r/singularity/comments/13axo1r/gpt_4_is_smarter_than_you_think_introducing/

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