大模型自指 STOP實現代碼生成遞歸自我提升
透過「腳手架」程序對語言模型進行多次結構化調用,可以顯著提升輸出質量。新研究提出自學優化器STOP,讓語言模型驅動的腳手架程序改進自身。
方法框架
研究團隊首先構建「種子改進器」,透過多次調用語言模型生成候選解,並依據效用函數選取最佳方案;隨後該改進器遞歸應用於自身,形成自我提升閉環。


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