--- title: "Self-Refine Prompting (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Self-Refine_Prompting_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Prompt engineering" revision_id: 6615 wiki_created_at: 2026-09-07T00:07:43Z wiki_modified_at: 2026-09-07T00:07:43Z downloaded_at: 2026-09-07T23:14:51Z --- # Self-Refine Prompting (HU) **Self-Refine** (**önfinomítás** vagy **önkorrekció**) — egy prompt-engineering megközelítés, amely lehetővé teszi a nagy nyelvi modellek (LLM) számára, hogy iteratívan javítsák a generált választ saját visszajelzésük alapján[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_note-madaan2023-1). Az ötletet Aman Madaan vezette kutatócsoport javasolta 2023-ban, és azon a megfigyelésen alapul, hogy a nyelvi modellek – az emberhez hasonlóan – nem mindig generálják a legjobb eredményt első próbálkozásra. Ebben a módszerben ugyanaz az LLM egymás után három szerepet tölt be: 1. **Generátor (Generator)**: létrehozza a kérésre adott kezdeti vázlatválaszt. 2. **Kritikus (Feedback)**: értékeli a saját válaszát, és konstruktív visszajelzést ad. 3. **Szerkesztő (Refiner)**: ezt a visszajelzést felhasználva létrehozza a válasz javított változatát. Ez az iteratív „generálás → visszajelzés → javítás" ciklus többször megismételhető, amíg a kívánt minőség el nem érhető, vagy a leállási feltétel nem teljesül. Fontos, hogy a Self-Refine nem igényel további modellbetanítást, finomhangolást (fine-tuning) vagy külső adatokat — a teljes folyamat kizárólag promptokon keresztül irányítható a következtetési (*inference*) fázisban[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_note-madaan2023-1). ## A megvalósítás mechanizmusa A Self-Refine módszer speciálisan összeállított promptok sorozatán keresztül valósul meg, amelyek irányítják a modell viselkedését. 1. **Kezdeti generálás**. A modell megkapja a kiindulási promptot, és létrehoz egy vázlatválaszt. 2. **Visszajelzés létrehozása**. A modell utasítást kap, hogy elemezze saját előző válaszát, és tárja fel annak hiányosságait. Például jelezheti, hogy a válasz nem elég részletes, vagy logikai hibát tartalmaz. Az eredmény egy szöveges visszajelzés konkrét megjegyzésekkel és javaslatokkal. 3. **Iteratív javítás**. A modell új promptként megkapja az eredeti kérést, saját korábbi válaszát és a generált visszajelzést. Ezek alapján létrehozza a válasz javított változatát. Ez a kétlépéses „kritika → átdolgozás" ciklus többször is végrehajtható. Minden új iteráció kontextusába bekerülnek a korábbi válaszváltozatok és megjegyzések, ami segít a modellnek elkerülni a hibák megismétlését[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_note-selfrefine_info-2). A modell viselkedésének irányítására gyakran alkalmaznak *few-shot prompting* technikát, amelynek keretében a promptba bekerülnek a kívánt visszajelzési formátum és javítások példái. ## Hatékonyság és alkalmazás A Self-Refine módszer számos, többszöri pontosítást igénylő feladaton bizonyította hatékonyságát, például: - Párbeszédes válaszok generálása. - Történetek kreatív folytatása. - Matematikai feladatok megoldása lépésenkénti érveléssel. - Programkód optimalizálása. Az eredeti kutatásban a Self-Refine segítségével kapott válaszok átlagosan **~20%**-kal bizonyultak előnyösebbnek az emberi és automatikus mérőszámok értékelése alapján az egylépéses generáláshoz képest[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_note-madaan2023-1). A javulás még a legkorszerűbb modelleknél, mint például a GPT-4 esetében is megmutatkozott, ami azt jelzi, hogy még a nagy teljesítményű LLM-eknek is gyakran csupán egy további reflexiós lépésre van szükségük a saját hibáik kijavításához. Hasonló megközelítések, mint például az **RCI** (Recursive Criticism and Improvement), szintén magas hatékonyságot mutattak interaktív feladatokban, például számítógép-vezérlésben és logikai feladatok megoldásában. Az RCI és a „gondolatmenetek lánca" (Chain-of-Thought) technika kombinálása szinergikus hatást eredményezett, és észrevehetően javította a modell összetett problémamegoldó képességét a beépített önellenőrzési lépésnek köszönhetően[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_note-kim2023_rci-3). ## Korlátok és jelenlegi kutatások Az biztató eredmények ellenére a kutatások azt mutatják, hogy az öniterációs javításnak számos korlátja van. - **Saját elfogultság (self-bias)**: A modellek számára nehézséget jelent saját válaszaik pártatlan megítélése. Az LLM-ek hajlamosak kedvezően fogadni a saját generált szövegüket, és nem értékelik azt kellően kritikusan, ami stagnáláshoz vagy akár minőségromláshoz vezethet néhány iteráció után[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_note-huang2023-4). - **Túlzott magabiztosság**: Megfigyelték, hogy az önkorrekciós iterációk számának növekedésével a modell túlzott magabiztosságra tehet szert a válaszaival kapcsolatban, még akkor is, ha azok nem lettek pontosabbak. Ez az *Expected Calibration Error (ECE)* — a modell magabiztossága és a tényleges pontosság közötti eltérés — növekedéséhez vezet[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_note-zhu2025_calibration-5). - **Számítási költségek**: A módszer egyetlen végső válasz eléréséhez az LLM-hez való több fordulást igényel, ami jelentősen növeli a késleltetést és a költségeket az egymenetű generáláshoz képest. A jelenlegi kutatások ezeknek a problémáknak a megoldására irányulnak. Az egyik irány a magabiztosság-kalibrálási mechanizmusok bevezetése minden iterációs lépésnél. Egy másik irány külső információforrások vagy eszközök bevonása (például kód futtatása, adatkeresés) az objektívebb önértékelés érdekében[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_note-beyond_accuracy_study-6). ## Összehasonlítás más technikákkal - **Chain-of-Thought (CoT)**: A CoT egy lineáris érvelési lánc generálására összpontosít a válasz eléréséhez. A Self-Refine ezzel szemben a már generált válasz iteratív javítására fókuszál (amely tartalmazhat CoT-t is). - **Tree of Thoughts (ToT)**: A ToT fa formájában párhuzamos érvelési útvonalak sokaságát vizsgálja, míg a Self-Refine egyetlen útvonalat javít iteratívan. A ToT a megoldástér feltárásának technikája, míg a Self-Refine egy konkrét megoldás optimalizálásának technikája. ## Hivatkozások - A Self-Refine projekt hivatalos weboldala - Az eredeti tudományos cikk: „Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback" ## Irodalom - Madaan, A. et al. (2023). *Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback*. arXiv:2303.17651. - Kim, G. et al. (2023). *Language Models Can Solve Computer Tasks*. arXiv:2303.17491. - Gou, Z. et al. (2023). *CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct with Tool-Interactive Critiquing*. arXiv:2305.11738. - Huang, J. et al. (2023). *Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet*. arXiv:2310.01798. - Pan, L. et al. (2023). *Automatically Correcting Large Language Models: Surveying the Landscape of Diverse Self-Correction Strategies*. arXiv:2308.03188. - Jiang, C. et al. (2024). *Importance Weighting Can Help Large Language Models Self-Improve*. arXiv:2408.09849. - Liang, X. et al. (2024). *Internal Consistency and Self-Feedback in Large Language Models: A Survey*. arXiv:2407.14507. - Zhu, D. et al. (2025). *Beyond Accuracy: The Role of Calibration in Self-Improving Large Language Models*. arXiv:2504.02902. - Hao, Q. et al. (2025). *RL of Thoughts: Navigating LLM Reasoning with Inference-time Reinforcement Learning*. arXiv:2505.14140. - Cui, Y. et al. (2023). *Check Your Facts and Try Again: Improving Large Language Models by Reducing Hallucination*. arXiv:2302.12813. - Wei, Z. et al. (2024). *ReSearch: Iterative Self-Reflection for Better LLM Calibration*. arXiv:2405.13022. ## Jegyzetek 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_ref-madaan2023_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_ref-madaan2023_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_ref-madaan2023_1-2) Madaan, Aman; et al. «Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback». *arXiv*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_ref-selfrefine_info_2-0) «Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback». *Официальный сайт проекта*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_ref-kim2023_rci_3-0) Kim, Geunwoo; et al. «Language Models can Solve Computer Tasks». *arXiv*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_ref-huang2023_4-0) Huang, Jie; et al. «Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet». *arXiv*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_ref-zhu2025_calibration_5-0) Zhu, D., et al. (2025). «Beyond Accuracy: The Role of Calibration in Self-Improving Large Language Models». *arXiv*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Self-Refine_Prompting_(HU)#cite_ref-beyond_accuracy_study_6-0) «Beyond Accuracy: The Role of Calibration in Self-Improving Large Language Models». *arXiv*. [6]