2024-12-12 科技 0
克雷西，发自凹非寺
量子位 公众号 QbitAI
这个GitHub新项目，将让ChatGPT完成复杂任务，它支持GPT3.5和GPT-4。它通过将问题拆解，并调用外部资源，提高了GPT的工作能力。在它的调教下，GPT-4回答的准确率从68%提高到了85%。
我们也用倒拔垂杨柳的问题进行了测试，提供了诸葛亮、孙悟空和林黛玉三个选项。需要说明的是，由于没有GPT-4的API，测试是按照开发者介绍的方法手工完成的。当然了，个例并不能说明它的表现，还是要用数据集测试一下。
开发者使用了MMLU数据集分别对调教前后的GPT-4进行了测试。结果显示，未经调教的版本只答对了68%，而调教后的版本答对了85%。顺便提一句，真人专家在测试中的平均成绩是89.8%。
数学方面，也同样使用MMLU数据集进行测试，但结果只有一次正确答案，这样的准确率虽然只有60%，但比原版GPT多出了太多。
化整为零，每一步都逐步解决，就像职场中的角色一样：
“甲方”：SmartGPT用户。“经理”：分配任务。“老板”：制定计划。“员工”：执行计划。
作为“甲方”，你只需输入问题，而不必给出额外指令。
SmartGPT会帮助你把问题拆分，然后按照步骤提交给GPT。此前有人发现，在输入给GPT的指令中加入“let’s think step by step”可以提高回复的准确率。
同时,GPS具有回溯能力，可以发现并指出自己此前回答中的错误。这两个特性为Smartgpt提供了一定的支撑。
在用户输入完指令后，它会处理拆分，并添加类似的表述，再传至API，并重复多次获取不同的答案，然后选择最优解最后展示给用户。
这些步骤受到了三篇学术论文启发，这三篇论文关于链式提示方式、动态记忆及让LLM自我回溯以及用对话提高LLM完成度等内容。而与其他工具相比，比如AutoGPt等，其强大的推理能力和更好的实用性使其成为一个更好的选择。此外，无论对于用户还是开发人员，都更加简单配置。但仍有待考证稳定性，以及内存优化还有所欠缺，而且消耗环境资源更多。不过，有网友表示低估了gpt潜力甚至包括OpenAI自己。你期待gpt未来的表现吗？
目前暂无开箱可用版本，只能在Linux环境搭建，你可以根据以下项目页面中的指示体验：
项目地址：https://github.com/Cormanz/smartgpt
项目涉及到的论文：
[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 —
