OpenAI giới thiệu CriticGPT: Một mạng lưới thần kinh thứ hai để phát hiện lỗi trong mã của ChatGPT

OpenAI giới thiệu CriticGPT: Một mạng lưới thần kinh thứ hai để phát hiện lỗi trong mã của ChatGPT

Mục lục:

1. Vấn đề về ảo giác:
2. Giải pháp CriticGPT:
3. Huấn luyện CriticGPT:
4. Kết quả khả quan:
5. Lỗi ảo giác trong CriticGPT:
6. Tìm kiếm sự cân bằng:
7. Hạn chế của CriticGPT:
8. Mở rộng nghiên cứu:

1. Vấn đề về ảo giác:

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT rất giỏi trong việc tạo ra mã nguồn, nhưng chúng cũng có khuynh hướng tạo ra những ảo giác - tức là tạo ra các lỗi không có thật trong mã. Điều này đã khiến nhiều chuyên gia nghi ngờ khả năng tự sửa lỗi của LLM.

2. Giải pháp CriticGPT:

OpenAI, nhà phát triển của ChatGPT, đã giới thiệu CriticGPT - một mạng lưới thần kinh thứ hai được thiết kế để phát hiện và sửa lỗi trong mã được tạo bởi ChatGPT. Họ lý giải rằng mã máy tính có tính sắc nét - nghĩa là có câu trả lời đúng và sai rõ ràng, nên CriticGPT có thể hoạt động hiệu quả trong việc phát hiện lỗi.

3. Huấn luyện CriticGPT:

CriticGPT được huấn luyện dựa trên phản hồi từ các lập trình viên chuyên nghiệp. Các lập trình viên này sẽ đánh giá các nhận xét của CriticGPT về mã nguồn, xác định độ chính xác, độ chi tiết và độ toàn diện của chúng. CriticGPT được điều chỉnh để nâng cao điểm số phê duyệt dựa trên phản hồi của con người.

4. Kết quả khả quan:

Kết quả thử nghiệm cho thấy CriticGPT đã đạt được những thành tích khả quan:

• CriticGPT phát hiện nhiều lỗi hơn các chuyên gia đánh giá mã.
• Các lập trình viên đánh giá CriticGPT tốt hơn cả ChatGPT và các chuyên gia khác trong việc phân tích mã.
• CriticGPT giúp các nhóm chuyên gia viết được những nhận xét toàn diện hơn về lỗi trong mã.

5. Lỗi ảo giác trong CriticGPT:

Tuy nhiên, CriticGPT cũng mắc phải lỗi ảo giác - tạo ra những lỗi không có thật trong mã. Điều này đặt ra một vấn đề: làm sao để cân bằng giữa khả năng phát hiện lỗi và lỗi ảo giác trong CriticGPT.

6. Tìm kiếm sự cân bằng:

OpenAI đã áp dụng kỹ thuật Force Sampling Beam Search để ưu tiên các nhận xét có giá trị của CriticGPT trong khi hạn chế tối đa các lỗi ảo giác.

7. Hạn chế của CriticGPT:

• Dữ liệu huấn luyện: Dữ liệu huấn luyện của CriticGPT được tạo ra bởi các chuyên gia, điều này có thể khác với lỗi thực tế trong mã do LLM tạo ra.
• Minh bạch: OpenAI hiện chưa công khai mã nguồn và dữ liệu huấn luyện của CriticGPT, điều này hạn chế khả năng kiểm tra của các chuyên gia bên ngoài.

8. Mở rộng nghiên cứu:

OpenAI đang tiếp tục nghiên cứu để khắc phục những hạn chế của CriticGPT, đặc biệt là về việc huấn luyện mô hình để phát hiện lỗi cơ bản trong mã do LLM tạo ra.

CriticGPT là một bước tiến đáng chú ý trong việc cải thiện độ chính xác của LLM trong việc tạo ra mã. Tuy nhiên, vấn đề về lỗi ảo giác vẫn cần được giải quyết để LLM có thể trở thành công cụ đáng tin cậy cho các nhà phát triển.

`