谷歌DeepMind发布SCoRe，一种使大型语言模型能够自我纠正的新技术

DeepMind的研究团队最近推出了一项创新技术，称为SCoRe（通过强化学习进行自我修正），这是一种提升大型语言模型性能的新方法。该技术旨在提高大型语言模型在复杂推理任务中的表现，使其更准确可靠。

SCoRe技术的核心理念是通过迭代优化来改进模型的输出。具体来说，第一步是让大型语言模型生成一个初步的答案，接下来，该模型会利用强化学习技术对答案进行评估，并进行自我完善。通过多次迭代，模型逐步优化其答案，提高准确性和可靠性。这种方法借鉴了人类解决问题的过程，即先尝试给出一个答案，然后不断审查和修改，直到满意为止。

在实验评估中，SCoRe展现出了显著的性能提升。研究人员将SCoRe应用于Google的Gemini 1.0 Pro和1.5 Flash模型，并在多个推理任务中进行了测试。在MATH数据集上，SCoRe使模型的准确率提高了15.6%。在HumanEval代码生成任务中，准确率提高了9.1%。这些结果表明，SCoRe能够有效地提高AI模型在复杂任务中的性能。

研究人员指出，SCoRe是一种通用的技术，可以应用于各种规模的语言模型，从而提升它们的推理能力。更重要的是，SCoRe的应用不需要对模型本身进行额外的训练，这意味着它可以很容易地集成到现有的AI系统中，并立即带来性能的提升。

DeepMind团队表示，这项研究的重点在于探索如何使AI系统能够更好地进行自我完善。通过应用强化学习技术，有望创建出更智能、更可靠的AI模型，从而在各个领域实现更广泛的应用。

总而言之，这项创新技术为提升AI模型的性能开辟了新的途径。通过不断改进AI自我修正和推理的能力，有望创造出更强大、更可靠的AI系统，从而更好地服务于人类社会。