左脚踩右脚可实现GPTs飞升

GPTs：相互竞争，互相学习

François Fleuret，一位来自日内瓦大学、洛桑联邦理工学院和瑞士人工智能研究院的教授，正在进行一项有趣的实验，他试图让多个 GPT 模型通过互相学习来提升能力。

François Fleuret 分享了他近期实验的思路，这个实验的核心是让多个 GPT 模型互相竞争，通过生成越来越难的谜题来提升彼此的能力。

实验流程

定义谜题 : 谜题由三个部分组成：(a, “>”, b) 或者 (a, “<”, b)，其中 a 和 b 是序列，目标是预测 b。

初始训练 : 使用一组预测二维世界动态的谜题来训练 5 个 GPT 模型。

生成新谜题 : 当 GPT 模型达到一定水平后，开始使用它们来生成新的谜题。

生成方法 : 生成 (a, b) 对，使得除一个以外的所有 GPT 模型都能解决谜题 (a, “>”, b) 和 (b, “<”, a)。

加入训练集 : 将新生成的谜题添加到训练集中。

实验目的 : 模仿智能体之间互相竞争，通过生成更难的谜题来提升彼此的能力。

实验结果 : 实验中，GPT 模型们创造了新的谜题，包括遮挡、四个鸟的场景，甚至创造了新的鸟的形状。