新框架有助于使ChatGPT等语言学习模型(LLM)变得更加智能，能够在三个不同阶段自主处理复杂任务。通过将任务分解为更小、更易于管理的问题，并利用来自互联网和其他外部来源的信息。这个被称为SmartGPT的框架正在彻底改变法学硕士的运作方式。

SmartLLMChains基于SmartGPT工作流程，是一种自我批评链，可以在您需要回答特别复杂的问题时为您提供帮助。它不是执行单一的LLM通过，而是执行以下3个步骤：

Ideation：将用户提示通过LLM传递n次以获得n个输出提案(称为“ideas”)，其中n是您可以设置的参数

批评：法学硕士批评所有想法以找出可能的缺陷并选择最好的一个

解决：法学硕士尝试改进最佳想法(在批评步骤中选择)并将其输出。这就是最终的输出。

本快速概述深入探讨了SmartGPT框架在Langchain中的实际应用，以支持您自己的LLM应用程序。SmartGPT的概念植根于在GPT基础模型中实施自我批评或自我反思，以提高生成答案的质量。

SmartGPT和LangChain

该过程分三个阶段执行：构思、批评或自我反思以及解决。在构思阶段，法学硕士会使用相同的用户提示多次提示，从而产生各种输出或想法。在批评阶段，法学硕士评估其产生的所有想法，查明潜在缺陷，并选择最佳答案。在解决阶段，法学硕士努力增强其产生的最佳想法或答案，最终成为最终输出。

这种方法是思维链提示的延伸，可以显着提高法学硕士的输出，特别是对于需要逻辑推理的提示或问题。Langchain引入了一条新链——智能LLM链，可以在工作流程中使用。

加工成本较高

然而，值得注意的是，与使用普通提示相比，使用智能LLM链会导致更多的通过，从而导致更高的成本。为了使智能LLM链有效运行，底层LLM需要具备自我反射能力，并且能够仅返回单个输出。

SmartGPT的理念由AIExpanded提出，SmartGPT是一个框架，其中包括法学硕士对其生成的响应进行自我反思或批评，以逐步思考并评估其答案，然后再将其显示给用户。

“使用SmartGPT系统的GPT4是否以多种方式打破了主要基准MMLU?89.0%是一个非官方记录，但我们是否迫切需要一个新的、权威的基准，特别是考虑到今天的内幕消息，Gemini的计算量是GPT5的5倍?”

SmartLLMChain可以集成到代码项目中，使用上面第一个视频中的Langchain代码提供了详细的分步过程。此过程包括导入必要的包、设置提示模板、定义LLM链以及运行该链。智能LLM链可以配置LLM、提示以及要生成的想法数量。

法学硕士产生不同的想法，对其进行批评，然后在解决阶段完善最佳答案。不同的LLM可用于不同的步骤，较高温度的LLM用于构思阶段，以获得更多变化的响应，而较低温度的LLM用于批判和解决阶段。

SmartLLMChain的独特之处在于其创新框架，其中融合了法学硕士对其生成的回答的自我反思或批评。这种内省的方法使法学硕士能够在将答案呈现给用户之前逐步思考并评估其答案。事实证明，该技术可以显着提高法学硕士在MMLU等基准测试中的性能。

SmartLLMChain是一种迫使法学硕士在生成最终答案之前对其答案进行自我反思的技术，可能会提高某些用例中的性能。这种创新方法将重新定义人工智能和语言学习模型的前景。

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