OpenAI发布CriticGPT – 用于检测GPT生成代码中瑕疵的模型

CriticGPT指的是什么？

OpenAI最近推出了一款名为CriticGPT的新人工智能系统，该系统基于GPT-4架构设计，专门用于检测和分析由大型语言模型（例如ChatGPT）生成代码中的缺陷。借助于通过人类反馈进行强化学习的技术手段，CriticGPT显著提升了对错误识别的精度与效率，并能够详细解析出可能存在的问题点。这项技术有助于改善程序的质量并增强其安全性。测试表明，在60%的情况下，有了CriticGPT的帮助后，人工审查员的表现优于单独工作时的状态。这款工具标志着人工智能领域的又一重要进展：不仅提升了AI自身的错误修正功能，还开辟了人机合作的新途径。

CriticGPT的核心特性

• 代码审查通过自动化手段检查由人工智能程序创建的代码，以发现可能存在的逻辑缺陷和安全性问题。
• 误判识别识别并修正代码里的语法问题、执行过程中的异常及潜在的编码疏忽。
• 安全性缺陷剖析专注于解析代码以识别可能引发安全风险的缺陷，例如路径穿越和注入式攻击等问题。
• 意见创造向开发者供应明确的错误信息及改善提议，助力他们把握问题核心并进行修正。
• 效能评价对由AI创建的代码进行评测，以确认其性能是否符合预定的目标。
• 支持性学习：借助展示错误案例与正确的操作方法，帮助开发者及AI培训者提升技能并深化理解。

CriticGPT的操作机制

1. 失误引入起初，采用名为“修改”的技术手段，人工评审者会在人工智能创建的代码里有意加入轻微瑕疵，并详尽地记载这些问题的具体情况。这一流程与在代码审核过程中识别问题并做记录的方法相类似。
2. 制作训练资料这些经过修改的代码示例及其相关的问题说明被用于培训CriticGPT，以增强其发现并标注多种可能缺陷的能力。
3. 生成评价CriticGPT 获取问题及其对应答案作为其输入信息，并据此产生一条反馈，明确指出了答案中存在的具体失误之处。该反馈一般由若干个段落构成，每一段都会专门评价原答案中某一特别提及的部分。
4. 策略改进通过运用近端策略优化（PPO）算法调整CriticGPT的行动方案，确保模型能够在维持相对稳定的政策变更下，高效地掌握提升其输出质量的方法。
5. 推理抽样方法采用了一种称为“强制采样波束搜索”（FSBS）的方法，在创建评论的过程中确保模型能够突出特定的部分，并通过评估奖励模型给出的成绩来挑选出最优的评论。此技术有助于在生成更为详尽和完整的评论时，降低不实内容出现的概率。
6. 效能评测对CriticGPT生成的结果会进行评价分析，用以判断它在识别编程错误上的效能，并对比人工评审员的表现来突出其独特优势。

CriticGPT的突出特点

• 增强精确度借助强化RLHF技术，CriticGPT大幅提高了AI系统的输出精度，在代码审核领域尤为突出，能够识别出很多容易被人类忽视的问题点。
• 降低失误率它可以协助降低代码中出现的错误率，尤其是那些因模型变得更为复杂而更难被发现的错误。
• 增强效能CriticGPT能够自动检查代码，大幅降低了手动审核的工作时间和强度。
  
• 提升安全级别借助于检测代码里的安全弱点，CriticGPT能够增强软件产品的防护能力。
• 协助人类评审人员CriticGPT能够充当人类评审者的助手，增强其在检查代码过程中的效率与品质。
• 自主学习与提升CriticGPT借助PPO算法实现策略提升，具备持续学习与增强错误识别能力的功能。
• 降低虚幻体验CriticGPT能够降低评估过程中的幻觉或不实错误的发生率，从而增强了评价的可信度。
• 全方位覆盖借助FSBS技术，CriticGPT可以创建更加详尽和周全的分析，并且能有效避开不相关的小问题或是失误。
• 提高训练数据的品质利用CriticGPT可以促进更高标准训练数据的创建，从而助力于改进AI模型的质量。
• 具备强大的适应能力CriticGPT的构架旨在让它能适用于多种AI产生的内容及各类任务，展现了其广泛的适用性。

CriticGPT的不足之处

• 复杂度约束CriticGPT可能在应对极其复杂的工作时遇到困难，特别是在错误分散于代码各处的情况下。
• 简要回答练习此模型主要是为较短的代码段设计训练的，在面对更为复杂和较长的任务时，其表现可能会不尽如人意。
• 视觉错觉现象虽然CriticGPT降低了生成幻觉错误的可能性，但仍有可能提供不准确的信息，从而对人类造成误导。
• 集中于单一失误点目前，CriticGPT着重于检测单一位置的错误，在识别跨越多个代码片段的错误方面可能存在不足。
• 使用领域CriticGPT专为代码审核设计，若要应用于其它类型的人工智能产出物，比如文本或图像，则可能需进行额外的调整与改进。
• 依靠训练资料CriticGPT的表现显著受制于其训练资料的质量与丰富性，若这些资料带有偏见，则可能会损害模型的精确度。

进一步阅读材料

• OpenAI – Utilizing GPT-4 to Identify Its Own Errors
• 研究报告 – 专家批评助力发现大型语言模型缺陷