IT之家 7 月 5 日消息，麻省理工學院（MIT）和微軟的研究學者發(fā)現(xiàn)，GPT-4 模型具有優(yōu)秀的代碼自我糾錯能力，而 GPT-3.5 不具有該特性，目前論文已經(jīng)發(fā)布于 ArXiv 中。
當下市面上已經(jīng)涌現(xiàn)出了一批專為代碼而生的 AI 模型，但目前更多只是起到輔助開發(fā)者寫代碼的作用，例如IT之家小伙伴們熟悉的微軟 Copilot 助理，這些 AI 模型當下僅能夠生成代碼片段，因此尚不能完全替代人工開發(fā)者。
研究人員通過研究 GPT-4 表示，當下實際上可以通過“模型的自我糾錯”方式，令模型“反思自身所存在的不足之處”，以提升代碼片段長度、并改善輸出結果的準確度。
來自愛丁堡大學的研究者符堯表示，只有 GPT-4 才具備自我改進的能力，而較弱的 GPT-3.5 則沒有這種特性，這一發(fā)現(xiàn)表明大型模型可能具有一種新型能力，即通過一系列用戶反饋令 AI 自我糾錯，最終得到令用戶滿意的結果，這種自我糾錯的能力可能只存在于足夠成熟的 AI 模型中。
在經(jīng)過自我糾錯后，GPT-4 模型輸出的代碼有 71% 達到研究人員設定的要求，而使用 GPT-4 對 GPT-3.5 所生成的代碼經(jīng)過糾錯后，這一批代碼的通過率也達到了 54%。
研究人員表示，當下可以將 GPT-4 的自我糾錯方式應用于商業(yè)中，在扣除一系列糾錯冗余成本后，依然能夠產(chǎn)生一定的收益。論文總能夠在一定程度上反映行業(yè)未來的趨勢，因此有望在今后涌現(xiàn)出一批基于 GPT-4 的代碼生成器。
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