大语言模型自我修正研究涵盖训练与生成阶段的自动反馈。SELF-REFINE等框架无需监督数据即可迭代改进输出，但模型在无外部反馈时难以自我纠错，甚至性能下降。ART、LlmCorr等方法通过推理改进和纠错提升效果，小模型也可借自我训练缩小差距。