OpenAI 研究人员微调 GPT-4 模型，训练「CriticGPT」用於找出 ChatGPT 生成程式码的错误，帮助大型语言模型生成内容更精确。
驱动 ChatGPT 背後采用了 GPT-4，OpenAI 使用基於人类意见回馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）来对齐。RLHF 是一种机器学习技术，以人类的意见回馈微调模型，判断模型生成内容是否连贯、准确、不令人反感。AI 训练人员给出评分回馈到驱动模型运作的演算法。为使 ChatGPT 这类聊天机器人更可靠并防止行为不正，RLHF 扮演的角色相当重要，却使 ChatGPT 错误更加微妙、不易发现。
一篇《LLM Critics Help Catch LLM Bugs》新论文叙述，OpenAI 开发出 CriticGPT，做为 AI 训练人员的新助手，负责检视 ChatGPT 生成程式码并指出错误，帮助人们发现可能被忽略的错误。
事实上，CriticGPT 也使用 RLHF 进行训练；但与 ChatGPT 不同的是，OpenAI 研究人员故意插入大量错误程式码的资料训练 CriticGPT，教导它辨识和标记各种程式码错误，CriticGPT 必须对程式码错误做出评论。
▲ CriticGPT 找出 ChatGPT 生成程式码的错误。（Source：OpenAI Blog）
OpenAI 规划将类似 CriticGPT 的模型整合至 RLHF 标注流程中，为 AI 训练人员提供明确帮助。CriticGPT 有助於 OpenAI 训练出更强大的模型，确保生成内容值得信赖，符合人类价值观。
- OpenAI Wants AI to Help Humans Train AI
- OpenAI’s new “CriticGPT” model is trained to criticize GPT-4 outputs
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（首图来源：Unsplash）
