Новая модель OpenAI CriticGPT обучена «критиковать» результаты GPT-4

Компания OpenAI представила CriticGPT — новую модель искусственного интеллекта, предназначенную для выявления ошибок в коде, сгенерированном непосредственно ChatGPT. CriticGPT будет использоваться в качестве алгоритмического помощника для тестировщиков, которые проверяют программный код, выданный ChatGPT.

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Источник изображения: Copilot

Согласно новому исследованию «LLM Critics Help Catch LLM Bugs», опубликованному OpenAI, новая модель CriticGPT создана как ИИ-ассистент для экспертов-тестировщиков, проверяющих программный код, сгенерированный ChatGPT. CriticGPT, основанный на семействе большой языковой модели (LLM) GPT-4, анализирует код и указывает на потенциальные ошибки, облегчая специалистам обнаружение недочётов, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными из-за человеческого фактора. Исследователи обучили CriticGPT на наборе данных с образцами кода, содержащими намеренно внесённые ошибки, научив его распознавать и отмечать различные погрешности.

Учёные обнаружили, что в 63-% случаев, связанных с естественно возникающими ошибками LLM, аннотаторы предпочитали критику CriticGPT человеческой. Кроме того, команды, использующие CriticGPT, писали более полные отзывы, чем люди, не использующие этого ИИ-помощника, при этом снижался уровень конфабуляций (ложных фактов и галлюцинаций).

Разработка автоматизированного «критика» включала обучение модели на большом количестве входных данных с намеренно внесёнными ошибками. Экспертов просили модифицировать код, написанный ChatGPT, внося ошибки, а затем предоставлять результат с якобы обнаруженными багами. Этот процесс позволил модели научиться выявлять и критиковать различные типы ошибок в коде.

В экспериментах CriticGPT продемонстрировал способность улавливать как внесённые баги, так и естественно возникающие ошибки в результатах ответов ChatGPT. Исследователи также создали новый метод «Force Sampling Beam Search» (FSBS), который помогает CriticGPT писать более детальные обзоры кода, позволяя регулировать тщательность поиска проблем и одновременно контролируя частоту ложных срабатываний.

Интересно, что возможности CriticGPT выходят за рамки простой проверки кода. В экспериментах модель применили к множеству тренировочных данных ChatGPT, ранее оцененных людьми как безупречные. Удивительно, но CriticGPT выявил ошибки в 24-% случаев, которые впоследствии были подтверждены экспертами. OpenAI считает, что это демонстрирует потенциал модели не только для работы с техническими задачами, но и подчёркивает её способность улавливать тонкие ошибки, которые могут ускользнуть даже от тщательной проверки человеком.

Несмотря на многообещающие результаты, CriticGPT, как и все ИИ-модели, имеет ограничения. Модель обучалась на относительно коротких ответах ChatGPT, что может не полностью подготовить её к оценке более длинных и сложных задач, с которыми могут столкнуться будущие ИИ-системы. Команда исследователей признаёт, что модель наиболее эффективна в обнаружении ошибок, которые могут быть определены в одном конкретном, узком месте кода. Однако реальные ошибки в выводе AI могут часто быть разбросаны по нескольким частям ответа, что представляет собой вызов для будущих итераций модели.

Кроме того, хотя CriticGPT снижает уровень конфабуляций, он не устраняет их полностью, и люди-эксперты по-прежнему могут совершать ошибки на основе этих ложных данных.