Al igual que las personas, los LLM no siempre generan el mejor texto para un problema de generación dado en su primer intento (por ejemplo, resúmenes, respuestas, explicaciones). Así como las personas luego refinan su texto, presentamos SELF-REFINE, un marco para mejorar de manera similar los resultados iniciales de los LLM a través de retroalimentación iterativa y refinamiento. La idea principal es generar una salida usando un LLM, luego permitir que el mismo modelo proporcione retroalimentación de múltiples aspectos para su propia salida.