स्व-परिष्कृत पुनरावर्ती आउटपुट सुधार

सेल्फ-रिफाइन एक संकेत देने वाली तकनीक है जहां एक भाषा मॉडल अपने स्वयं के आउटपुट की आलोचना करता है और इसे फिर से लिखता है, जब तक कि उत्तर में सुधार नहीं हो जाता। यह मायने रखता है क्योंकि मॉडल अक्सर बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण या मानवीय प्रतिक्रिया के अपनी गलतियों को पहचान सकते हैं और उन्हें ठीक कर सकते हैं।

सेल्फ-रिफाइन तीन प्रेरित भूमिकाओं में एक मॉडल का उपयोग करता है: यह एक मसौदा तैयार करता है, इसकी आलोचना करता है, फिर इसे संशोधित करता है।

सेल्फ-रिफाइन की एक परिभाषित विशेषता यह है कि इसके लिए किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण, इनाम मॉडल या मानवीय प्रतिक्रिया की आवश्यकता नहीं है, केवल संकेत देने की आवश्यकता है।

किसी नए संकेत में आलोचना करना मूल उत्तर को तर्कसंगत बनाने के बजाय वस्तुनिष्ठ मूल्यांकन को प्रोत्साहित करता है।

विशिष्ट, कार्रवाई योग्य आलोचना (उदाहरण के लिए, 'त्रुटि प्रबंधन जोड़ें') लक्षित संपादन संचालित करती है; अस्पष्ट प्रतिक्रिया से अस्पष्ट संशोधन उत्पन्न होते हैं।

यदि मॉडल किसी समस्या को नहीं पहचान सकता है, तो उसकी आत्म-आलोचना उसे सामने नहीं लाएगी, इसलिए संशोधन उसे ठीक नहीं कर सकता है।