大模型自我提升：无监督学习增强推理能力

"大型语言模型可以自我改进，通过无监督的数据集和自动生成的高置信度推理增强答案，改善其推理能力。" 在当前的AI领域，大型语言模型（LLMs）已经在各种任务中展现出卓越的表现。这些模型通常经过大规模预训练，能够理解和生成人类语言，但在执行特定任务时，通常需要通过微调（fine-tuning）来适应新任务，这往往需要大量的标注数据。然而，人类可以通过自我思考和反思来提升自己的推理能力，无需外部输入。这篇论文的作者们提出了一种新的方法，表明大型语言模型也具有自我改进的能力。 他们利用预训练的LLM，通过链式思维（Chain-of-Thought）提示和自我一致性（self-consistency）技术，生成对未标注问题的“高置信度”推理增强答案。具体来说，模型被用来解决一系列未标记的问题，并生成解释其答案的逻辑步骤。这些生成的答案不仅被用于解决当前问题，还作为目标输出用于模型的微调。 通过这种自我生成的解决方案，研究者们证明了他们的方法可以显著提升540亿参数的LLM的一般推理能力。实验结果显示，在GSM8K、DROP、OpenBookQA和ANLI-A3等推理任务上，模型的性能均有显著提升。例如，GSM8K上的准确率从74.4%提高到82.1%，DROP从78.2%提高到83.0%，OpenBookQA从90.0%提高到94.4%，而ANLI-A3则从63.4%提升到67.9%。这些提升表明，这种方法使得模型不仅在特定任务上表现更好，而且提升了泛化推理能力，达到最先进的水平。 这项工作对于AI和自然语言处理（NLP）领域具有重大意义，因为它降低了对大量标注数据的依赖，提高了模型的自我学习能力。随着这种方法的进一步发展和优化，未来可能能够构建出更强大、更具自主性的AI系统，它们能够持续学习和改进，而无需人类的密集参与。这对于推动人工智能向更高级别的自主性和智能水平迈进具有重要的理论和实践价值。