• OpenAI基于GPT-4模型训练出了一个新的模型-CriticGPT
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以ChatGPT掀起这轮AI应用热潮的OpenAI正在用行动证明,在基于人类反馈的强化学习(RLHF)领域,它也是先行者。美东时间6月27日周四,OpenAI公布,其研究人员训练了一个基于 GPT-4 的模型,它被称为 CriticGPT,用于捕捉ChatGPT 代码输出中的错误。简单来说就是,CriticGPT让人能用 GPT-4 查找 GPT-4 的错误。它可以写出使用者对ChatGPT响应结果的批评评论,从而帮助人类训练者在RLHF期间发现错误。

OpenAI发现,如果通过CriticGPT获得帮助审查 ChatGPT编写的代码,人类训练师的审查效果比没有获得帮助的人强60%。OpenAI称,正着手将类似 CriticGPT 的模型集成到旗下 RLHF 标记管道中,为自己的训练师提供明确的AI帮助。OpenAI称,因为没有更好的工具,所以人们目前难以评估高级的AI系统的表现。而CriticGPT意味着,OpenAI向能够评估高级AI系统输出的目标迈进了一步。

OpenAI举了一个例子,如下图所示,对ChatGPT提出一个用 Python 编写指定函数的任务,对于ChatGPT根据要求提供的代码,CriticGPT点评了其中一条指令,提议换成效果更好的。

OpenAI称,CriticGPT 的建议并不是全都正确无误,但OpenAI的人员发现,相比没有这种AI的帮助,有了它,训练师可以发现更多模型编写答案的问题。此外,当人们使用CriticGPT 时,这种AI模型会增强他们的技能,从而得出的批评结论比单单人类训练师做的更全面,并且比AI模型单独工作时产生的幻觉错误更少。

在OpenAI的实验中,在60%以上的时间里,随机选择的训练师都更喜欢来自人类与CriticGPT 合作的批评结论,而不是来自没有CriticGPT协助的人类训练师批评。

OpenAI同时提到了目前开发CriticGPT的四点局限:

其中之一是,OpenAI用 ChatGPT 的简短答案训练CriticGPT,因此未来需要发掘能帮助训练师理解冗长且复杂任务的方法。

第二点是,模型仍然会产生幻觉,有时训练师在看到这些幻觉后会犯下标记错误。

第三点是,有时现实世界中的错误可能分散在答案的许多部分之中,OpenAI目前的工作重点是让模型指出一处的错误,未来还需要解决分散在不同位置的错误。

第四点,OpenAI指出,CriticGPT 只能提供有限的帮助:如果ChatGPT面对的任务或响应极其复杂,即使是有模型帮助的专家也可能无法正确评估。

最后,OpenAI表示,为了协调日益复杂的 AI 系统,人们需要更好的工具。在对 CriticGPT 的研究中,OpenAI发现,将 RLHF 应用于 GPT-4 有望帮助人类为 GPT-4 生成更好的 RLHF 数据。OpenAI计划,进一步扩大这项工作,并将其付诸实践。OpenAI在原名推特的社交媒体X上公布了新模型CriticGPT后,一条点赞超1万的网友评论称,自我改进已经开始了。

另一条点赞上万的热截取了OpenAI的相关研究文章结论,其中提到,在智能方面,大语言模型(LLM)和LLM的批评都只会继续改进,而人类的智能不会,这条评论感叹,真是悲观。

还有网友引用了漫威超级英雄电影《复仇者联盟》中灭霸的一句台词,点评OpenAI所说的用GPT-4找GPT-4的错误:“我用宝石摧毁了宝石。”
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