机器之心报道

编辑：赵阳

作为最领先的大模型，GPT-4 有自我纠正生成代码的能力，结合人类反馈，自我纠正能力还能进一步的提高。

大型语言模型（LLM）已被证明能够从自然语言中生成代码片段，但在应对复杂的编码挑战，如专业竞赛和软件工程专业面试时，仍面临巨大的挑战。最近的研究试图通过利用自修复来提高模型编码性能。自修复是指让模型反思并纠正自己代码中的错误。

下图 1 显示了基于自修复方法的典型工作流程。首先，给定一个规范，从代码生成模型中对程序进行采样；然后在作为一部分规范提供的一套单元测试上执行程序；如果程序在任一单元测试中失败，则将错误消息和错误程序提供给一个反馈生成模型，该模型输出代码失败原因的简短解释；最后，反馈被传递给修复模型，该模型生成程序的最终固化版本。

从表面上看，这是一个非常有吸引力的想法。这种设计能让系统克服在解码过程中由离群样本引起的错误；在修复阶段，可以轻松地整合来自编译器、静态分析工具和执行引擎等符号系统的反馈，并模仿人类软件工程师编写代码的试错方式。

代码执行

然后在测试台上执行这 n_p 个代码样本。研究者假设可以访问可执行形式的全套测试，因此如果任何样本通过了所有测试，系统就会停止，因为这时已经找到了一个令人满意的程序。否则，系统将收集执行环境返回的错误消息。这些错误消息要么包含编译 / 运行时错误信息，要么包含程序输出与预期输出不同的示例输入。示例如图 1（组件 3）所示。

反馈生成

由于来自执行环境的错误消息通常非常高级，因此它们提供的修复信号很少。作为中间步骤，研究者使用反馈模型来更详细地解释出了什么问题；示例如图 1（组件 4）所示。形式上，在这个阶段，他们为每个错误的程序 p_i 生成 n_f 个反馈字符串，具体如下所示：

注意：联合采样反馈和修复。上述通用框架不要求编程模型和反馈模型相同，因此两个模型可以使用各自的专有模型。然而，当 M_P=M_F 时，研究者在单个 API 调用中联合生成反馈和修复的程序，因为 GPT-3.5 和 GPT-4 都有在响应中交织文本和代码的自然倾向。形式上，研究者将其表示为

pass@t：通过率与 token 数量的关系

由于自修复需要几个非均匀成本的依赖模型调用，因此 pass@k 这种在 k 个独立同分布样本中获得正确程序的可能性指标，不是用于比较和评估自修复的各种超参数选择的合适度量。相反，研究者将通过率作为从模型中采样的 token 总数的函数，称之为 pass@t。

形式上，假设一个数据集 D=_d 和超参数（M_P，M_F，n_p，n_f，n_r）的一组选定值。令

表示上文所述对任务 ψ_d 进行采样的修复树；令 size（T^i_d）表示修复树中的程序和反馈 token 的总数；并在当且仅当 T^i_d 至少有一个叶子节点程序满足规范中的单元测试 ψ_d 时，令 T^i_d |=ψ_d 为真。然后 pass@t 这种超参数选择的度量被定义为希望通过这种超参数选择生成的 token 数量时预期通过率：

实验绘制了这两个量的 bootstrapped estimates（一种统计估计方法，通常用于评估参数估计的不确定性）。为了获得这些数值，本文首先为每个任务规范生成一个非常大的修复树，其中：有 N_p≥n_p 个初始程序样本；每个错误程序有 N_f≥n_f 个反馈字符串；并且每个反馈串有 N_r≥n_r 个修复候选。给定（n_p，n_f，n_r）的设置，然后从这个冻结的数据集中对 N_t 个不同的修复树进行子采样（带替换）。最后，本文计算了这 N_t 棵树上通过率和树大小的样本均值和标准差。如此估计 pass@t 大大降低了实验的计算成本，因为可以重用相同的初始数据集来计算 n_p、n_f 和 n_r 的所有不同选择的估计。

本文所有实验中，N_p=50，自修复方法中 n_p≤25，基线无修复方法中 n_p≤50。类似地，对于反馈，本文令 N_f=25 和 N_f≤10。对于候选修复，由于本文在大多数实验中对反馈和修复进行联合采样，因此本文设置 N_r=n_r=1。最后，本文对所有设置使用 N_t=1000。

实验

研究者针对以下问题进行了相关实验：

（a）在具有挑战性的编程难题的背景下，对于本文提出的模型，自修复是否比不修复的独立同分布采样更好？如果是，在什么超参数下自修复最有效？

（b） 更强的反馈模型会提高模型的修复性能吗？

（c） 即使是最强的模型，让人参与提供反馈会带来更好的修复性能吗？

本文使用 APPS 数据集评估了这些关于 Python 编程挑战的疑惑。

自修复需要强大的模型和多样化的初始样本

令 M_P=M_F∈，用于代码 / 修复生成和反馈生成的是同一个模型。GPT-3.5 的结果见图 3，GPT-4 的结果见图 4。

从图中可以看出，对于 GPT-3.5 模型，pass@t 在所有的 n_p、n_fr 选值中，都低于或等于相应基线（黑线），这清楚地表明自修复不是 GPT-3.5 的有效策略。另一方面，对于 GPT-4，有几个 n_p、n_fr 值，其自修复的通过率明显优于基线的通过率。例如，当 n_p=10，n_fr=3 时，通过率从 65% 增加到 70%，当 n_p=25，n_fr=1 时，通过率从 65% 增加至 71%。

GPT-4 的反馈改进了 GPT-3.5 自修复能力

接下来，本文进行了一个实验，在这个实验中，研究者评估了使用一个单独的、更强的模型来生成反馈的影响。这是为了检验一种假设：即模型无法内省和调试自己本身的代码，从而阻碍了自修复（尤其是 GPT-3.5）。

该实验的结果如图 5 所示（亮蓝线）。研究者观察到，就绝对性能而言，M_P=GPT-3.5，M_F=GPT-4 确实突破了性能障碍，变得比 GPT-3.5 的独立同分布采样效率略高。这表明反馈阶段至关重要，改进它可以缓解 GPT-3.5 自修复的瓶颈。

人类反馈显著提高了 GPT-4 自修复的成功率

在本文的最后一个实验中，研究者考虑了在使用 GPT-4 等更强的模型进行修复时使用专业人类程序员的反馈的效果。这项研究的目的不是直接比较人在循环中的方法与自修复方法，因为人在循环方法会带来更多的认知负担，而本文没有对此进行研究。相反，本文的目标是了解模型识别代码中错误的能力与人类相比如何，以及这如何影响自修复的下游性能。因此，该研究对人类反馈对自修复的影响进行了定性和定量分析。

结果总结在表 1 中。我们首先注意到，当我们用人类参与者的调试取代 GPT-4 自己的调试时，总体成功率提高了 1.57 倍以上。也许不足为奇的是，随着问题变得越来越困难，相对差异也会增加，这表明当任务（和代码）变得更加复杂时，GPT-4 产生准确和有用反馈的能力远远落后于我们的人类参与者。

此外，该研究还定性地分析了人类参与者提供的反馈与 GPT-4 提供的反馈之间的差异。

只有 2/80 个人贡献的反馈字符串包括伪代码或显式 Python；也就是说，获得的几乎所有人类反馈都是自然语言，偶尔穿插着单语句数学 / 代码表达式。

GPT-4 的反馈更可能明显不准确（32/80 与人类反馈的 7/80）。

GPT-4 更可能明确地建议小的变化（54/80 对 42/80；28/48 对 38/73，当看起来正确时），而我们的人类参与者显示出更大的趋势来建议高水平的变化（23/80 对 18/80，GPT-4；21/73 对 13/48，当看起来正确时）。

人类参与者有时会表达不确定性（7/80）；GPT-4 没有（0/80）。

进一步的分析表明，表 1 中的结果不是由于人为因素造成的，例如参与者提供了模型简单复制的显式代码块。相反，性能的差异似乎是由更准确的反馈、在需要时建议对代码进行高级别、大规模更改的更大能力，以及参与者表达其不确定性的能力（而不是自信地给出潜在的不准确反馈）共同造成的。

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