卡耐基梅隆与多家知名研究单位共同提出在LLM中引入自反馈机制

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就像人类一样，LLMs在处理生成问题时不总是能够一次性生成最优质的文本（例如摘要、答案、解释）。与人们一样，本文引入了SELF-REFINE框架，通过反复的反馈和改善，类似地改进LLMs的初始输出。其主要思想是使用LLM生成输出，然后允许同一模型为其自身的输出提供多方面的反馈；最后，通过使用其自身的反馈，同一模型改进其之前生成的输出。与早期工作不同，本文的迭代改进框架不需要有监督的训练数据或强化学习，并且可与单个LLM一起使用。本文在7个不同的任务中进行了实验，涵盖从评论改写到数学推理的范围，证明了本文的方法优于直接生成。在所有任务中，使用SELF-REFINE生成的输出得到人类和自动化度量标准的更好评价，相对于直接使用GPT-3.5和GPT-4生成，平均改进幅度约为20%。

总结：

Self-Refine是一种迭代优化技术，它使用自反馈机制来不断改进模型的性能。该技术涉及到两个模型，一个是基础模型，另一个是反馈模型。基础模型用来生成输出，反馈模型用来对输出进行评估，并为基础模型提供反馈。通过迭代优化，基础模型逐步改进，从而提高其性能和准确度。Self-Refine可用于各种任务，如图像分类和语音识别等领域。它已在多项实验中证明了其有效性和鲁棒性。

标题：Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback

作者：Aman Madaan, Niket Tandon, Prakhar Gupta, Skyler Hallinan, Luyu Gao, Sarah Wiegreffe, Uri Alon, Nouha Dziri, Shrimai Prabhumoye, Yiming Yang Sean Welleck Bodhisattwa Prasad Majumder , Shashank Gupta Amir Yazdanbakhsh, Peter Clark

项目：https://selfrefine.info/

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