Удивительная и продвинутая техника в LLM (ChatGPT) Prompt Engineering
Понимание методов подсказок LLM «ввод-вывод», «цепочка мыслей» и «самосогласованность».
Прежде чем мы углубимся в эту продвинутую технику подсказок, давайте рассмотрим три все более сложных техники, которые помогут вам понять технику «Дерево мыслей».
1. Вход-выход (IO)
Этот процесс можно представить в виде простой двухузловой диаграммы. Стрелка исходит из «входного» узла и указывает на «выходной» узел. Входные данные представляют собой вопрос или команду пользователя, а выходные данные представляют собой ответ, сгенерированный ИИ.
2. Цепочка мыслей (CoT)
CoT можно представить в виде многоузловой диаграммы, где каждый узел представляет собой шаг в мыслительном процессе. Стрелки соединяют узлы в линейной последовательности. Это означает, что ответ ИИ зависит не только от ввода, но и от последовательности промежуточных когнитивных шагов.
3. Самосогласованность с CoT (CoT-SC)
Это сложная диаграмма, которая зацикливается сама на себе. На входе, как и прежде, возникает цепочка мыслей. Но от вывода есть петля обратной связи обратно к вводу со стрелкой от вывода обратно к одному из шагов мыслительного процесса. Это представляет собой проверку на непротиворечивость, при которой результат оценивается для обеспечения согласованности с исходным вводом и мыслительным процессом.
Техника подсказки «Древо мыслей».
В динамичной области искусственного интеллекта модель языкового обучения (LLM) заняла свое место в качестве ключевого инструмента оптимизации взаимодействия с искусственным интеллектом. Одним из новаторских подходов в этой области является метод «Дерево мыслей», который добавляет систематическую структуру в процесс генерации языка. Этот метод особенно полезен для обеспечения более контролируемых, релевантных и контекстуально точных ответов модели ИИ. В этой статье представлено глубокое понимание метода «Дерево мыслей» и его применения в оперативной разработке LLM.
Концептуализация «Древа мыслей».
«Дерево мыслей» — это метафорическая структура, в которой каждый сгенерированный ответ рассматривается как «дерево», состоящее из многочисленных «ветвей» (мыслей), которые развиваются из «семени» (первоначальной подсказки). Каждая ветвь представляет возможные мысли или идеи, некоторые из которых разветвляются на другие подмысли. Этот метод тесно связан с тем, как работают мыслительные процессы человека, когда одна мысль ведет к другой, образуя сложную взаимосвязанную сеть.
Этапы внедрения в LLM Prompt Engineering
1. Идентификация семени: процесс начинается с четко определенной подсказки, семени, которое запускает процесс генерации. Это должно быть недвусмысленно и соответствовать контексту.
2. Разветвление: ИИ запрограммирован генерировать несколько выходных данных (мыслей) на основе первоначальной подсказки. Эти мысли разветвляются, охватывая различные аспекты темы.
3. Обрезка: Как и настоящее дерево, «дерево мыслей» ИИ нуждается в обрезке, чтобы поддерживать его здоровье и актуальность. Нерелевантные или менее важные мысли обрезаются или отсекаются, чтобы сохранить фокус.
4. Включение обратной связи: «дерево» не просто бесцельно растет; он адаптируется в соответствии с полученной обратной связью, как растение, растущее к свету. Эта обратная связь может помочь улучшить вывод ИИ, сделав его более соответствующим желаемой цели.
5. Итеративный рост: процесс не заканчивается одним циклом ветвления и обрезки. Вместо этого это итеративный процесс, постоянно развивающийся и улучшающий ответы на основе постоянной обратной связи и обучения.
Преимущества метода «Дерево мыслей»
Подход «Дерево мыслей» предлагает несколько преимуществ в процессе оперативной разработки LLM:
– Контролируемые ответы. Направляя мыслительный процесс ИИ по заданным путям, мы можем обеспечить более контролируемые и целенаправленные результаты.
– Контекстная точность. Этот метод способствует сохранению контекстуальной релевантности путем удаления нерелевантных ветвей, обеспечивая соответствие окончательного ответа первоначальному запросу.
– Улучшенное взаимодействие. Благодаря структурированному мышлению и многократной доработке взаимодействие с ИИ становится более увлекательным и эффективным, что ведет к более естественному, человеческому общению.
Еще один день… Еще одно новшество… Еще одно вау!
Подход «Дерево мыслей» — это мощная стратегия в оперативном проектировании LLM, обеспечивающая более эффективную и интерактивную коммуникацию ИИ. По мере того как мы продолжаем совершенствовать и развивать модели ИИ, такие инновационные методы открывают потенциал для новых достижений в области ИИ, приближая нас к более похожему на человека и контекстуально точному ИИ. Метод «Дерево мыслей», уходящий своими корнями в когнитивные процессы человека, действительно представляет собой слияние технологий и психологии, определяющее будущее коммуникации ИИ.
Это был всего лишь краткий обзор, как и в случае с большинством ИИ-контента, я хотел как можно скорее донести его до своих постоянных читателей. Как вы, вероятно, уже поняли (как и я), что в этом новом мире ИИ нельзя терять ни дня! Я собираюсь пересмотреть электронную книгу «Полное руководство по LLM Prompt Engineering», которую я только что закончил. Я никак не мог бы назвать это «Полным руководством», не включив в него эту удивительную новую технику подсказок LLM. Спасибо, что нашли время, чтобы прочитать и иметь удивительный день недели!
