Параллельная обработка в инженерии подсказок Техника скелета мысли

Параллельная обработка подсказок в инженерии Техника скелета мысли

 

Основные выводы

 

  • Skeleton-of-Thought (SoT) – это инновационная техника разработки подсказок, которая минимизирует задержку генерации в моделях большого языка (LLM) и повышает их эффективность.
  • Создавая “скелет” ответа и затем одновременно развивая каждую мысль, SoT эмулирует человеческое мышление, способствуя более надежным и точным ответам искусственного интеллекта.
  • Применение SoT в проектах может значительно ускорить процесс решения проблем и генерации ответов, особенно в ситуациях, требующих структурированного и эффективного вывода от искусственного интеллекта.

 

SoT – это первая попытка оптимизации данных с целью повышения эффективности и раскрытия потенциала LLM в создании качественных ответов, приближенных к человеческим.

 

Введение

 

Разработка подсказок является отправной точкой в борьбе за использование потенциала генеративного искусственного интеллекта. Созданием эффективных подсказок и методологий их написания мы можем направлять искусственный интеллект в понимании намерений пользователя и эффективном их реализации. Одной из заметных техник в этой области является метод Цепи мыслей (CoT), который научает генеративную модель искусственного интеллекта пошагово раскрывать свою логику при выполнении задачи или отвечая на запрос. На основе CoT возникла новая и многообещающая техника, названная Skeleton-of-Thought (SoT), которая стремится улучшить способ обработки и вывода информации искусственным интеллектом, с надеждой на более надежные и точные ответы.

 

Понимание Skeleton-of-Thought

 

Идея Skeleton-of-Thought возникла из стремления минимизировать задержку генерации, присущую моделям большого языка (LLM). В отличие от последовательного декодирования, SoT эмулирует человеческое мышление, сначала генерируя “скелет” ответа, а затем параллельно заполняет детали, значительно ускоряя процесс вывода. По сравнению с CoT, SoT не только содействует структурированному ответу, но и эффективно организует процесс генерации для повышения производительности в системах генерации текста.

 

 

Внедрение Skeleton-of-Thought

 

Как уже упоминалось, внедрение SoT предполагает инструктирование LLM на создание “скелета” процесса решения задачи или генерации ответа, за которым последует параллельное развитие каждой мысли. Этот метод может быть особенно полезен в ситуациях, требующих эффективного и структурированного вывода от искусственного интеллекта. Например, при обработке больших наборов данных или ответах на сложные запросы, SoT может значительно ускорить время ответа и обеспечить более линейный рабочий процесс. Интеграция SoT в существующие стратегии разработки подсказок позволяет более эффективно, надежно и быстро использовать потенциал генеративного текста.

Лучший способ продемонстрировать SoT – привести примеры подсказок.

 

Пример 1

 

  • Вопрос: Опишите процесс фотосинтеза.
  • Скелет: Фотосинтез происходит у растений, включает превращение световой энергии в химическую энергию, создание глюкозы и кислорода.
  • Расширение основных моментов: Это описание погружает в детали – поглощение света, роль хлорофилла, цикл Кальвина и выделение кислорода.

 

Пример 2

 

  • Вопрос: Объясните причины Великой депрессии.
  • Скелет: Великая депрессия была вызвана крахом фондового рынка, банковскими крахами и сокращением потребительских расходов.
  • Расширение основных моментов: Здесь рассматриваются Черный вторник, банковский кризис 1933 года и влияние сокращения покупательной способности.

 Эти примеры демонстрируют, как подсказки SoT обеспечивают структурированный пошаговый подход к ответам на сложные вопросы. Они также показывают рабочий процесс: задать вопрос или определить цель, дать LLM широкий или всесторонний ответ, с которого он может развивать поддерживающее обоснование, и затем явно представить эти вопросы поддерживающего обоснования и специфически попросить LLM сделать это.

  

В то время как SoT предлагает структурированный подход к решению проблем, он может быть не подходящим для всех сценариев. Важно определить правильные случаи использования и понять его реализацию. Более того, переход от последовательной к параллельной обработке может потребовать изменения в дизайне системы или дополнительных ресурсов. Однако, преодоление этих преград может раскрыть потенциал SoT в улучшении эффективности и надежности задач генерации текста.

 

Вывод

 

Техника SoT, основанная на методе CoT, предлагает новый подход в инженерии запросов. Он не только ускоряет процесс генерации, но и способствует структурированному и надежному результату. Исследуя и интегрируя SoT в проекты, практики могут значительно улучшить производительность и удобство использования генеративного текста, стремясь к более эффективным и проницательным решениям.

  Мэттью Майо (@mattmayo13) обладает степенью магистра в области компьютерных наук и дипломом по дата-майнингу. В качестве редактора-главного редактора VoAGI, Мэттью стремится сделать сложные концепции науки о данных доступными. Его профессиональные интересы включают обработку естественного языка, алгоритмы машинного обучения и исследование новейших технологий искусственного интеллекта. Он движим миссией демократизации знаний в сообществе науки о данных. Мэттью программировал с шести лет.