Reflection (Reflexe)

Reflexe je rámec, který využívá jazykovou zpětnou vazbu k posílení jazykových prostředků. Jazyková zpětná vazba je zpětná vazba, která je vyjádřena přirozeným jazykem. Agenti reflexe se učí reflektovat na signály zpětné vazby k úlohám a poté udržují svůj vlastní reflexivní text v epizodické paměti. Tento reflexivní text je pak použit k vyvolání lepšího rozhodování v následujících pokusech. Rámec Reflexion využívá sebereflexi. Generuje slovní sebereflexe, které poskytují informativnější zpětnou vazbu. Tyto sebereflexe jsou pak uloženy v paměti agenta. Agent pak může tyto informace využít ke zlepšení svého výkonu v budoucích pokusech.

Reflexe je dostatečně flexibilní, aby mohla zahrnovat různé typy a zdroje zpětnovazebních signálů. Zpětnovazební signály mohou mít například podobu skalárních hodnot (jako jsou odměny nebo tresty), nebo mohou mít podobu volného jazyka. Zpětnovazební signály mohou být také externí (poskytované člověkem nebo jiným agentem), nebo mohou být interně simulované (generované samotným agentem).

Agenti s reflexí dosahují lepších výsledků než silné základní přístupy v rozhodovacích úlohách, úlohách uvažování a programování. V rozhodovacích úlohách (AlfWorld) se agenti Reflexion zlepšují o 22 % v průběhu 12 iteračních kroků učení. V úlohách na uvažování (HotPotQA) vykazují agenti Reflexion zlepšení o 20 %. V úlohách programování v jazyce Python (HumanEval) dosahují agenti Reflexion zlepšení až o 11 %. V úloze HumanEval dosahuje přesnosti 91 % pass@1, čímž překonává předchozí nejmodernější řešení GPT-4, které dosahuje 80 %.

Reflexní technika v GPT-4

Technika odrazu v GPT-4 umožňuje AI analyzovat své vlastní chyby, učit se z nich a zlepšovat svůj výkon. Zapojením do samostatné smyčky může GPT-4 navrhnout lepší strategie pro řešení problémů a dosažení vyšší přesnosti. Tato nově vznikající vlastnost sebereflexe je u GPT-4 ve srovnání s předchozími modely pokročilejší, což mu umožňuje neustále zlepšovat jeho výkon při různých úkolech.

Použitím Reflexe k opakovanému vylepšování současné implementace můžeme vyvinout vysoce důvěryhodná řešení pro problémy, u kterých není k dispozici konkrétní základní pravda. Tento přístup zahrnuje zmírnění kritérií úspěšnosti na přesnost interních testů, což umožňuje agentovi řešit různé složité úkoly, kterým v současnosti dominuje lidská inteligence. Budoucí aplikace Reflexion mohou dále umožnit agentům řešit širokou škálu problémů a posouvat hranice umělé inteligence a řešení lidských problémů.

Příklady reflexe z reálného života

Příkladem techniky reflexe v akci je, když GPT-4 dostal za úkol napsat báseň s každým slovem začínajícím písmenem „e“. Ačkoli počáteční pokus nebyl dokonalý, GPT-4 se zamyslel a zlepšil svůj výkon, aby vytvořil revidovanou báseň, která splňovala požadavky. Podobně GPT-4 opravil matematický kvíz, který vygeneroval, když si uvědomil, že nesplňuje požadavek mít pouze jednu správnou odpověď na otázku. Tyto příklady demonstrují sílu sebereflexe v GPT-4 pro zlepšení vlastního výkonu.

Kdy použít reflexní techniku

Technika odrazu se ukázala jako mocný nástroj pro zlepšení výkonu modelů AI, zejména v kontextu GPT-4. Umožňuje systémům umělé inteligence učit se ze svých chyb, samy se opravovat a generovat přesnější výstupy. Tato část se bude zabývat různými scénáři, ve kterých lze reflexní techniku ​​nejefektivněji využít.

  1. Řešení komplexních problémů : Technika reflexe je zvláště užitečná při řešení složitých problémů, které vyžadují vícestupňové uvažování nebo syntézu informací z více zdrojů. Reflexí svého původního přístupu a identifikací chyb nebo nedostatků může model AI zdokonalit svou strategii a generovat přesnější řešení.
  2. Porozumění jazyku : V úkolech zahrnujících zpracování přirozeného jazyka mohou modely umělé inteligence potřebovat porozumět a interpretovat kontext, nuance a jemnosti v textu. Technika reflexe může pomoci zlepšit porozumění modelu tím, že mu umožní zkontrolovat a zpřesnit jeho počáteční interpretaci, což vede k lepšímu porozumění a přesnějším výstupům.
  3. Generování a vyhodnocování kódu : Jak bylo ukázáno v testu kódování Human Eval, GPT-4 může zlepšit své dovednosti při generování a vyhodnocování kódu tím, že odráží svůj počáteční výstup a identifikuje chyby. To může být užitečné zejména u úloh souvisejících s programováním, kde je prvořadá přesnost a přesnost.
  4. Kreativní úkoly : V kreativních aplikacích, jako je generování poezie nebo obsahu, může technika reflexe pomoci modelům umělé inteligence vylepšit jejich výstup, aby lépe vyhovoval specifickým požadavkům nebo omezením. Tím, že modelu umožníte revidovat a kritizovat svou vlastní práci, může opakovaně zlepšovat kvalitu svého výstupu, čímž se stává relevantnějším a poutavějším.
  5. Multimodální úlohy : Techniku ​​reflexe lze také použít na úlohy, které zahrnují více modalit, jako jsou úlohy převodu textu na obrázek nebo textu na video. Tím, že model umělé inteligence zohlední svůj počáteční výstup, může identifikovat oblasti pro zlepšení a vytvářet přesnější a koherentnější výsledky napříč různými modalitami.
  6. Oprava chyb a kontrola kvality : V situacích, kdy je přesnost a kvalita výstupu generovaného umělou inteligencí rozhodující, může technika odrazu pomoci identifikovat a opravit chyby. Tím, že modelu umožníte revidovat svou vlastní práci, může odhalit chyby a upřesnit svůj výstup, což vede k celkově lepším výsledkům.

Příklad výzev pro použití reflexe s ChatGPT

Následující ukázkové výzvy ukazují, jak lze Reflexion použít ve spojení s ChatGPT ke zlepšení výkonu AI prostřednictvím iterativního učení a sebehodnocení:

  • Výzva: „Poskytněte přehled historie Francouzské revoluce.“ Odpověď AI: (První odpověď)   Výzva k reflexi: „Zhodnoťte soudržnost a přesnost své předchozí reakce na Francouzskou revoluci. V případě potřeby navrhněte vylepšení.“ Odezva AI: (Vylepšená odezva)
  • Výzva: „Vysvětlete proces fotosyntézy v rostlinách.“ Odpověď AI: (První odpověď)   Výzva k reflexi: „Posuďte své předchozí vysvětlení fotosyntézy z hlediska jasnosti a vědecké přesnosti. V případě potřeby poskytněte revidované vysvětlení.“ Odezva AI: (Vylepšená odezva)
  • Výzva: „Napiš krátký příběh o dobrodruhovi, který cestuje časem.“ Odpověď AI: (První odpověď) Výzva k reflexi: „Kritizujte svou dříve napsanou povídku z hlediska zápletky, vývoje postavy a toku vyprávění. Nabídněte návrhy na vylepšení příběhu.“ Odezva AI: (Vylepšená odezva)
  • Výzva: „Popište výhody a nevýhody obnovitelných zdrojů energie.“ Reakce AI: (První odpověď) Výzva k reflexi: „Zkontrolujte svou předchozí odpověď na obnovitelné zdroje energie, zda obsahuje vyváženost, úplnost a aktuální informace. Navrhněte jakékoli úpravy, které by mohly reakci zlepšit.“ Odezva AI: (Vylepšená odezva)
  • Výzva: „Podejte přehled ekonomických teorií Johna Maynarda Keynese.“ Odpověď AI: (První odpověď) Výzva k reflexi: „Analyzujte svůj předchozí přehled ekonomických teorií Johna Maynarda Keynese pro jasnost, hloubku a přesnost. Doporučte jakékoli úpravy nebo další informace, které by mohly zlepšit reakci.“ Odezva AI: (Vylepšená odezva)

TG Facebook Comments