在当今人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）犹如一颗璀璨的明珠，凭借其出色的推理能力和自我改进的潜力，一直备受瞩目。然而，这颗明珠的光彩却并非始终如一。随着自我改进的迭代进行，性能的提升似乎逐渐趋于平稳，甚至出现了“尾部收敛”的现象。这就像一位优秀的学生，在学习过程中逐渐失去了对难题的兴趣，只关注简单的题目，最终导致知识的匮乏。本文将深入探讨这一现象，并提出一种名为“引导自我改进”（Guided Self-Improvement，GSI）的方法来缓解这一问题。
在当今人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）犹如一颗璀璨的明珠，凭借其出色的推理能力和自我改进的潜力，一直备受瞩目。然而，这颗明珠的光彩却并非始终如一。随着自我改进的迭代进行，性能的提升似乎逐渐趋于平稳，甚至出现了“尾部收敛”的现象。这就像一位优秀的学生，在学习过程中逐渐失去了对难题的兴趣，只关注简单的题目，最终导致知识的匮乏。本文将深入探讨这一现象，并提出一种名为“引导自我改进”（Guided Self-Improvement，GSI）的方法来缓解这一问题。