GPT-4 может совершенствоваться с помощью рефлексии и помогает исследователям искусственного интеллекта разрабатывать более совершенные модели GPT-4 может размышлять над своими ошибками и извлекать из них уроки, улучшая свою производительность в таких задачах, как кодирование и понимание языка. Использование инструментов и возможность делегировать задачи другим моделям искусственного интеллекта, таким как модель GPT hugging, также помогают решать сложные задачи искусственного интеллекта.

Для улучшения моделей искусственного интеллекта используются рекурсивные методы самосовершенствования Рекурсивные методы самосовершенствования, такие как те, которые использовались в статье reflection и модели GPT hugging, используются для улучшения моделей искусственного интеллекта. Эти методы предполагают, что модель размышляет о своих собственных результатах и находит способы их улучшения, что приводит к повышению производительности при выполнении таких задач, как планирование медицинской помощи и генерация изображений.

Прогресс в области аппаратного обеспечения и коммерческое давление ускоряют развитие искусственного интеллекта Аппаратные усовершенствования, такие как новый графический процессор h100 от Nvidia, повышают производительность моделей с искусственным интеллектом. Коммерческое давление, такое как прорывы, достигнутые OpenAI, также вынуждает другие компании наверстывать упущенное. Эти факторы в сочетании с рекурсивными методами самосовершенствования ускоряют развитие искусственного интеллекта.