全球速看：挖掘GPT的隐藏实力就靠它了

这个GitHub新项目，能让ChatGPT完成复杂任务，GPT3.5和GPT-4都支持。

它通过将问题拆解，并调用外部资源，提高了GPT的工作能力。

(资料图)

在它的调教下，GPT-4回答的准确率从68%提高到了85%。

这个项目名叫SmartGPT，这个名字很直白地告诉了我们它的作用。

无论是直观感受还是量化数据，GPT在它的加持之下回答正确率都有提高。

我们不妨看看几个经典的问题。

晾干5件衣服需要5个小时，那么晾30件需要多长时间呢？

这是一个来自OpenAI Playground的经典问题。

只见GPT一顿操作猛如虎，又是推理又是列方程……

然而最后给出的答案是30个小时。

而经过SmartGPT调教之后，不仅得到了正确答案，还指出了此前的思路为什么会出错。

再来举个栗子，同样是来自于OpenAI Playground的问题。

假设有6升和12升的罐子各一个，如何量取6升水？

GPT的答案嘛……麻烦不说，能不能解释下第五步的2升是怎么剩下的？

经过调教之后嘛……虽然不理解为什么不直接用6升的，但也有很大进步了。

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。

第一轮，GPT-4给出的答案是……孙悟空。

经过调教之后，GPT-4终于发现了三个选项都是错误的。

同时还指出了孙悟空虽然没有倒拔垂杨柳但是有相似的情节。

（《西游记》第二十五回中，孙悟空在五庄观因愤怒将人参果树拔倒）

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，同样使用MMLU数据集进行测试，开发者从中选择了15个大学难度的数学问题。

虽然准确率只有60%，但也是及格了，而且比原版GPT的40%已经好了太多。

化整为零，逐步解决

开发者将SmartGPT中的环节形象地比作了职场中的角色：

“甲方”：SmartGPT用户。

作为“甲方”的用户，需要做的只是像使用普通GPT一样输入自己的问题，而 不必给出额外指令 。

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，GPT-4具有回溯能力，能够发现并指出自己此前回答中的错误。

以上两个特性为SmartGPT的工作提供了重要支撑。

△ SmartGPT工作流程图

在用户输入完指令后，SmartGPT对其进行处理拆分，包括添加“let’s think step by step”类似的表述。

然后它会将处理好的指令传至GPT的API，并重复多次获取不同的答案。

接着，SmartGPT会向API发送要求其回溯答案并选择最优解的指令。

最后，将GPT自己选择的最佳答案展示给用户。

上述步骤受到了三篇学术论文的启发（图中白框）。

这三篇论文的内容分别关于“链式提示方式”、“动态记忆及让LLM自我回溯”和“用对话提高LLM完成度”。

和其他工具相比，SmartGPT好在哪

AutoGPT等工具同样可以用来优化GPT，SmartGPT比它们好在哪里呢？

由于其工作原理是将任务进行拆分，会形成逻辑链条，因此SmartGPT拥有更强大的推理能力。

实用性方面，SmartGPT由独立的子模块组成，使用者可以对它们进行任意排列、组合和删改。

此外，无论对于用户还是开发人员，SmartGPT的配置过程都更为简单。

不过开发者也坦言，这个项目刚推出不久，因此稳定性有待考证，在内存优化方面还有所欠缺，消耗的环境资源也更多。

在项目推出之后，有网友表示我们低估了GPT的潜力，甚至包括OpenAI自己。

那么，你期待GPT未来的表现吗？

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