这个GitHub新项目，能让ChatGPT完成复杂任务，GPT3.5和GPT-4都支持。

　　它通过将问题拆解，并调用外部资源，提高了GPT的工作能力。

　　在它的调教下，GPT-4回答的准确率从68%提高到了85%。

　　这个项目名叫SmartGPT，这个名字很直白地告诉了我们它的作用。

　　无论是直观感受还是量化数据，GPT在它的加持之下回答正确率都有提高。

　　我们不妨看看几个经典的问题。

　　晾干5件衣服需要5个小时，那么晾30件需要多长时间呢？

　　这是一个来自OpenAI Playground的经典问题。

　　只见GPT一顿操作猛如虎，又是推理又是列方程……

　　然而最后给出的答案是30个小时。

　　而经过SmartGPT调教之后，不仅得到了正确答案，还指出了此前的思路为什么会出错。

　　再来举个栗子，同样是来自于OpenAI Playground的问题。

　　假设有6升和12升的罐子各一个，如何量取6升水？

　　GPT的答案嘛……麻烦不说，能不能解释下第五步的2升是怎么剩下的？

　　经过调教之后嘛……虽然不理解为什么不直接用6升的，但也有很大进步了。

　　我们也用倒拔垂杨柳的问题进行了测试，提供了诸葛亮、孙悟空和林黛玉三个选项。

　　第一轮，GPT-4给出的答案是……孙悟空。

　　经过调教之后，GPT-4终于发现了三个选项都是错误的。

　　同时还指出了孙悟空虽然没有倒拔垂杨柳但是有相似的情节。

　　（《西游记》第二十五回中，孙悟空在五庄观因愤怒将人参果树拔倒）

　　需要说明的是，由于没有GPT-4的API，测试是按照开发者介绍的方法手工完成的。

　　当然了，个例并不能说明它的表现，还是要用数据集测试一下。

　　开发者使用了MMLU数据集分别对调教前后的GPT-4进行了测试。

　　结果显示，未经调教的版本只答对了68%，而调教后的版本答对了85%。

　　顺便提一句，真人专家在测试中的平均成绩是89.8%。

　　数学方面，同样使用MMLU数据集进行测试，开发者从中选择了15个大学难度的数学问题。

　　虽然准确率只有60%，但也是及格了，而且比原版GPT的40%已经好了太多。

　　化整为零，逐步解决

　　开发者将SmartGPT中的环节形象地比作了职场中的角色：

　　“甲方”：SmartGPT用户。“经理”：和“甲方”对接，把任务拆分成高级子任务并逐一汇报给“老板”。“老板”：制定计划，将高级子任务再次拆分，并分发给“员工”。“员工”：接收任务，编写伪代码，交给“小黄人”执行。“小黄人”：将伪代码优化成LUA脚本并运行。

　　作为“甲方”的用户，需要做的只是像使用普通GPT一样输入自己的问题，而不必给出额外指令。

　　SmartGPT会帮助用户把问题拆分，然后按照步骤提交给GPT。

　　此前有人发现，在输入给GPT的指令中加入“let’s think step by step”可以提高回复的准确率。

　　同时，GPT-4具有回溯能力，能够发现并指出自己此前回答中的错误。

　　以上两个特性为SmartGPT的工作提供了重要支撑。　

　　△ SmartGPT工作流程图

　　在用户输入完指令后，SmartGPT对其进行处理拆分，包括添加“let’s think step by step”类似的表述。

　　然后它会将处理好的指令传至GPT的API，并重复多次获取不同的答案。

　　接着，SmartGPT会向API发送要求其回溯答案并选择的指令。

　　最后，将GPT自己选择的答案展示给用户。

　　上述步骤受到了三篇学术论文的启发（图中白框）。

　　这三篇论文的内容分别关于“链式提示方式”、“动态记忆及让LLM自我回溯”和“用对话提高LLM完成度”。

　　和其他工具相比，SmartGPT好在哪

　　AutoGPT等工具同样可以用来优化GPT，SmartGPT比它们好在哪里呢？

　　由于其工作原理是将任务进行拆分，会形成逻辑链条，因此SmartGPT拥有更强大的推理能力。

　　实用性方面，SmartGPT由独立的子模块组成，使用者可以对它们进行任意排列、组合和删改。

　　此外，无论对于用户还是开发人员，SmartGPT的配置过程都更为简单。

　　不过开发者也坦言，这个项目刚推出不久，因此稳定性有待考证，在内存优化方面还有所欠缺，消耗的环境资源也更多。

　　在项目推出之后，有网友表示我们低估了GPT的潜力，甚至包括OpenAI自己。

　　那么，你期待GPT未来的表现吗？

　　SmartGPT目前暂无开箱可用版本，需要自行在Linux环境搭建，动手能力强的读者可根据下面的项目页面中的指示体验：

　　项目地址：https://github.com/Cormanz/smartgpt

　　项目涉及到的论文：[1]. https://arxiv.org/abs/2305.02897[2]. https://arxiv.org/abs/2303.11366[3]. https://arxiv.org/abs/2303.17071

　　参考链接：[1]. https://www.youtube.com/watch?v=wVzuvf9D9BU[2]. https://www.reddit.com/r/singularity/comments/13axo1r/gpt_4_is_smarter_than_you_think_introducing/