Come l’auto-riflessione migliora l’accuratezza dei chatbot di grandi modelli di linguaggio
Un nuovo studio dimostra come l’auto-riflessione possa aumentare l’accuratezza dei chatbot di grandi modelli di linguaggio del 21 percento.
(Un robot, forse cercando di capire dove ha sbagliato. Credito immagine: Phonlamai Photo/shutterstock.com)
Un gruppo di ricercatori ha scoperto un modo per migliorare i chatbot di grandi modelli di linguaggio (LLM), come ChatGPT-4, aumentando la loro accuratezza del 21 percento. In un nuovo articolo preprint, il team spiega che ciò è stato possibile permettendo agli agenti di intelligenza artificiale (AI) di riflettere sui propri errori. Utilizzando un processo chiamato Reflexion, gli agenti sono stati dotati di memoria dinamica e capacità di auto-riflessione per migliorare il loro ragionamento e la scelta di azioni specifiche per il compito. Secondo il team, l’intelligenza umana impara dagli errori attraverso l’auto-riflessione e l’analisi dei passi falsi. Il team ha cercato di replicare questo processo permettendo agli agenti di AI di analizzare le proprie azioni e errori. Nella ricerca, gli agenti di AI sono stati sfidati a risolvere vari problemi in AlfWorld, un ambiente basato su testo utilizzato per addestrare e testare gli agenti
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