挖掘GPT的隐藏实力就靠它了——SmartGPT

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。

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。

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。

“经理”:和“甲方”对接，把任务拆分成高级子任务并逐一汇报给“老板”。

“老板”:制定计划，将高级子任务再次拆分，并分发给“员工”。

“员工”:接收任务，编写伪代码，交给“小黄人”执行。

“小黄人”:将伪代码优化成 LUA 脚本并运行。

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。

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。

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？

SmartGPT 目前暂无开箱可用版本，需要自行在 Linux 环境搭建，动手能力强的读者可根据下面的项目页面中的指示体验:

项目涉及到的论文:

参考链接:

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