以己之矛攻己之盾？OpenAI推CriticGPT模型 專門用來給ChatGPT“找茬”

在人工智能領域，代碼的生成與審查一直是技術進步的重要戰場。OpenAI最新推出了一款基於GPT-4的模型——CriticGPT，它專門設計用來審查ChatGPT生成的代碼，並找出其中的錯誤。這一創新工具的加入，標誌着人工智能在自我監督和錯誤檢測方面邁出了重要一步。

儘管像ChatGPT這樣的大型語言模型（LLM）在生成代碼方面取得了顯著成就，但它們在輸出的質量和正確性上仍存在不確定性。CriticGPT的誕生正是爲了彌補這一缺陷。它通過生成自然語言評論來輔助人類專家更準確地評估代碼，顯著提高了錯誤檢測的能力和效率。

錯誤檢測的卓越性能

CriticGPT在識別代碼中的錯誤方面表現出色，無論是語法錯誤、邏輯錯誤還是安全漏洞，它都能一一識別並指出。研究表明，CriticGPT檢測到的錯誤數量甚至超過了人類評估者，這一發現在代碼審查領域具有革命性意義。

減少偏見，提升合作效率

CriticGPT在減少幻覺錯誤方面也有顯著貢獻。通過與人類專家的合作，CriticGPT能夠顯著減少錯誤檢測中的偏見，同時保持高效的錯誤識別能力。這種“人機合作團隊”的工作模式，爲錯誤檢測提供了新的視角。

CriticGPT的主要功能

錯誤檢測:CriticGPT全面分析代碼，識別並報告各種錯誤，同時避免產生幻覺錯誤。

批評性評論生成:提供詳細的錯誤分析和改進建議，幫助團隊深入理解並解決問題。

增強訓練效果:與人類訓練師合作，提高評論的質量和覆蓋範圍。

減少虛假錯誤:採用強制採樣束搜索策略，減少不必要的錯誤標註。

模型訓練與優化:通過RLHF訓練，不斷優化CriticGPT的性能。

精確搜索與評估:平衡問題查找與誤報之間的關係，提供精準的錯誤報告。

人類與AI協作增強:作爲輔助工具，提高評估效率和準確性。

技術方法與實驗結果

CriticGPT通過強化學習從人類反饋中進行訓練，專注於處理包含錯誤的輸入。研究人員通過在代碼中人爲插入錯誤並提供反饋來訓練CriticGPT。實驗結果顯示，CriticGPT在提供批評時更受訓練師青睞，其批評質量更高，更有助於發現和解決問題。

這項技術的引入不僅提升了代碼審查的準確性，也爲人工智能的自我監督和持續學習提供了新的可能性。隨着CriticGPT的不斷優化和應用，我們有理由相信，它將在提升代碼質量和推動技術進步方面發揮重要作用。

論文：https://cdn.openai.com/llm-critics-help-catch-llm-bugs-paper.pdf