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斯坦福大学和Notbad AI公司合作开发Quiet-STaR算法 使聊天机器人可以思考可能答案

据外媒报道,斯坦福大学(Stanford University)的人工智能(AI)研究人员与Notbad AI公司合作开发了一种算法,使当前聊天机器人可以在最终回答问题之前仔细思考可能的答案。在arXiv预印本服务器上发表的论文中,该团队描述了他们的新方法及其与现有聊天机器人的配对效果。

研究人员指出,聊天机器人通常采取使用训练数据来回答人类提出问题的方法。现在,公众使用的聊天机器人都不会停下来思考一个问题的多个可能答案,然后给出它认为最有可能是人类想要的答案。

在这项新研究中,该团队为聊天机器人提供了一种方法,使其可以在回答问题之前先思考一下。据称他们创造的方法让聊天机器人更加准确,并能够以更像人类的方式回答问题。

该算法名为Quiet-STaR,其工作原理是首先要求聊天机器人为给定问题提供多个答案。它将这些答案与原始问题进行比对,以决定哪个看起来是最好的,然后指示聊天机器人将答案返回给用户。该团队还赋予算法从自己的工作中学习的能力,从而逐渐提高其思考能力。

为了测试该算法,研究人员将其添加到开源Mistral 7B聊天机器人中,并通过标准推理测验对其进行测试,结果它的得分为47.2%。如果不使用这种算法,Mistral 7B仅得分36.3%。另外,它在一次数学考试中的表现也要好得多。

该团队指出,他们的算法可以插入到当前使用的各种聊天机器人中,但这必须由制造商完成。他们认为,这一举措可以从整体上提高聊天机器人的准确性。

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