7 月5 日消息，麻省理工學院（MIT）和微軟的研究學者發現，GPT-4 模型具有優秀的代碼自我糾錯能力，而GPT-3.5 不具有該特性，目前論文已經發佈於ArXiv 中。
▲ 圖源ArXiv
當下市面上已經湧現了一批專為程式碼而生的AI 模型，但目前更多只是起到輔助開發者寫程式碼的作用，例如IT之家小夥伴們熟悉的微軟Copilot 助理，這些AI 模型當下僅能夠產生程式碼片段，因此尚不能完全取代人工開發者。
研究人員透過研究GPT-4 表示，當下實際上可以透過“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、並改善輸出結果的準確度。
▲ 圖源ArXiv
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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，這一發現表明大型模型可能具有一種新型能力，即透過一系列用戶反饋令AI 自我糾錯，最終得到令使用者滿意的結果，這種自我糾錯的能力可能只存在於足夠成熟的AI 模型中。
在經過自我糾錯後，GPT-4 模型輸出的程式碼有71% 達到研究者設定的要求，而使用GPT-4 對 GPT-3.5 所產生的程式碼經過糾錯後，這一批程式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於商業中，在扣除一系列糾錯冗餘成本後，依然能夠產生一定的收益。論文總能夠在一定程度上反映產業未來的趨勢，因此有望在今後湧現一批基於 GPT-4 的程式碼產生器。
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