挖掘GPT的隐藏实力就像科技发展中那些深刻名言一样能够在自然的海洋中引领潮流

克雷西在凹非寺的笔下，量子位公众号QbitAI传递着科技发展的火花。GitHub上的新项目，如同一颗星辰，引领了ChatGPT完成复杂任务的道路。这不仅支持GPT3.5，更是GPT-4的延伸，它通过精细拆解问题，并调用外部资源，将GPT的工作能力提升至新的高度。在它的调教之下，GPT-4回答的问题准确率从68%跃升至85%，这一进步如同山崖般巨大。

我们尝试了倒拔垂杨柳的问题测试，其中提供了诸葛亮、孙悟空和林黛玉三个选项。由于缺乏实际API，我们只能按照开发者介绍的手工模拟测试。尽管如此，数据集测试揭示了调教前后的差距：未经调教版本只答对68%，而经过调教则达到了85%。与此同时，一群真人专家在相同条件下的平均成绩高达89.8%。

数学领域也展现出显著进步。在MMLU数据集中挑选15个大学难度题目时，虽然准确率只有60%，但比原版GPT多出了40%。这些成就似乎能化整为零，每一步都在解决问题中不断迈向完美。

开发者将SmartGPT中的环节形象地比作职场角色：“甲方”用户、“经理”任务拆分、“老板”计划制定、“员工”编写伪代码和“小黄人”执行优化脚本。这一切，让用户像使用普通GPT一样输入问题，而无需额外指令。

SmartGpt会帮助用户把问题拆分，然后按照步骤提交给GPT。此前有人发现，在输入指令中加入“let’s think step by step”的表述能够提高回复准确率。而且,GPT-4具备回溯能力，可以发现并指出自己之前回答中的错误，这两点成为Smartgpt工作不可或缺的一部分。

上述过程受到了三篇学术论文启发，它们分别探讨了“链式提示方式”，“动态记忆及让LLM自我回溯”，以及“用对话提高LLM完成度”。与其他工具相比，Smartgpt之所以更胜一筹，是因为其强大的推理能力，以及可以自由组合和调整子模块，使得配置更加灵活和简单。但是，由于项目刚刚发布，有待进一步稳定性考察，并且消耗环境资源较多，这也是需要改进的地方。

随着项目推出，一些网友甚至认为我们低估了AI潜力，即便包括OpenAI本身也有这样的看法。你期待未来AI表现吗？目前Smartgpt尚未开箱可用，但对于有技术背景的人来说，只要按照GitHub项目页面指导即可体验：

https://github.com/Cormanz/smartgpt

此外，还有一系列相关论文值得关注：

[1]. https://arxiv.org/abs/2305.02897

[2]. https://arxiv.org/abs/2303.11366

[3]. https://arxiv.org/abs/2303.17071

参考链接：

[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/

— 完 —