Нейросети и их применение в бизнесе

Chain of Thought (CoT) Prompting, или "цепочка размышлений"

Chain of Thought (CoT) Prompting

Видео урока

Определение

Метод Chain of Thought (CoT) Prompting был представлен в работе Wei и соавторов в 2022 году и предназначен для улучшения способности больших языковых моделей к сложному рассуждению посредством генерации промежуточных шагов рассуждения. Этот метод был разработан исследователями из Google с целью улучшения способности к рассуждению больших языковых моделей, разбивая многократные проблемы на промежуточные шаги, что позволяет языковым моделям решать сложные задачи рассуждения, которые не могут быть решены с использованием стандартных техник подачи запросов.
Основная идея CoT Prompting заключается в том, что большие языковые модели (LLMs) получают запросы на входе и, используя метод CoT, в первую очередь генерируют цепочки рассуждений (CoT, то есть промежуточные шаги рассуждения на естественном языке), а затем выводят код. Однако стоит отметить, что CoT Prompting был разработан для генерации текста на естественном языке и обладает низкой точностью в генерации кода.
Применения CoT разнообразны и включают арифметическое рассуждение, здравый смысл, символическое рассуждение, выводы на естественном языке и ответы на вопросы. CoT позволяет моделям LLM адресовать сложные проблемы в этих областях, улучшая, например, решение задач по математическим текстовым задачам, рассуждение в области здравого смысла и символическое рассуждение, что делает его полезным для улучшения производительности языковых моделей в этих сложных задачах.
Сравнительно со стандартной подачей запросов, CoT Prompting генерирует промежуточные шаги рассуждения перед предоставлением окончательного ответа, что делает его отличным выбором для сложных задач рассуждения, требующих многошагового решения. Это требует обучения на последовательностях запросов и эффективно использует данные для многошагового рассуждения, показывая улучшенную производительность с большими моделями, но требует больше вычислительной мощности.
Это всесторонний и комплексный метод, который может быть полезен для различных задач, требующих сложного рассуждения и интерпретируемости.
Логика решения
Untitled
Примеры решения
Untitled

Пример применения

Применение метода Chain of Thought (CoT) Prompting включает создание последовательности подсказок (prompts), которые направляют языковую модель через серию логических шагов для решения задачи. Допустим, задача заключается в ответе на вопрос: "Кто был президентом США во время Гражданской войны?". Вместо того чтобы просто задать этот вопрос модели, вы можете разбить его на серию промежуточных шагов для рассуждения:
  1. Определить период времени Гражданской войны в США.
  2. Перечислить президентов США, служивших в этот период времени.
  3. Выбрать президента, служившего во время Гражданской войны.
Пример prompt для CoT может выглядеть следующим образом:
Prompt 1: Когда проходила Гражданская война в США?
Intermediate output 1: Гражданская война в США проходила с 1861 по 1865 год.

Prompt 2: Кто были президентами США в период с 1861 по 1865 год?
Intermediate output 2: Президентом США в период с 1861 по 1865 год был Абрахам Линкольн.

Prompt 3: Кто был президентом США во время Гражданской войны?
Final output: Президентом США во время Гражданской войны был Абрахам Линкольн.

На каждом шаге модель получает новый запрос и генерирует ответ, который затем может быть использован для формирования следующего запроса. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет получен окончательный ответ на исходный вопрос. Этот метод позволяет языковой модели проходить через логические шаги, необходимые для решения сложной задачи, и может быть особенно полезным в сценариях, где требуется сложное рассуждение.

Группы проблем, которые решает Chain of Thought (CoT) Prompting

Классификация проблем и задач:
Арифметические задачи:
  • Простые арифметические операции (сложение, вычитание, умножение, деление).
  • Сложные арифметические задачи (решение уравнений, работа с дробями, проценты).
Задачи общего рассуждения:
  • Рассуждение на основе здравого смысла (например, понимание причинно-следственных связей).
  • Рассуждение на основе знаний (например, ответы на вопросы на основе общеизвестных фактов).
Символические задачи:
  • Работа с абстракциями и символьными представлениями.
  • Логическое рассуждение и вывод.
Задачи ответа на вопросы:
  • Одношаговые вопросы (например, фактические вопросы, требующие прямого ответа).
  • Многошаговые вопросы (например, вопросы, требующие анализа нескольких источников информации или последовательности логических шагов для получения ответа).
Метод Chain of Thought (CoT) Prompting особенно полезен для решения задач, которые требуют многошагового рассуждения и могут быть сложными для решения с использованием более традиционных подходов к подаче запросов.

Примеры проблем по каждой группе

  • Арифметические задачи:Простые арифметические операции: Какова сумма 15 и 27?
  • Сложные арифметические задачи: Если у вас есть карафка, в которой 2 литра воды, и вы наливаете в нее еще 3,5 литра воды, а затем выпьете 1,2 литра, сколько воды останется в карафке?
  • Задачи общего рассуждения:Рассуждение на основе здравого смысла: Если дождь идет весь день, каковы шансы, что земля будет мокрой?
  • Рассуждение на основе знаний: Что обычно происходит с листьями деревьев осенью?
  • Символические задачи:Работа с абстракциями и символьными представлениями: Если A обозначает 5, B обозначает 10, и C обозначает 15, какова сумма A, B и C?
  • Логическое рассуждение и вывод: Если все розы красные и некоторые цветы являются розами, можно ли сделать вывод, что некоторые цветы красные?
  • Задачи ответа на вопросы:Одношаговые вопросы: Кто написал "Войну и мир"?
  • Многошаговые вопросы: Какова история развития автомобильной промышленности в США?
Эти примеры представляют различные типы задач, с которыми может столкнуться языковая модель, и в зависимости от сложности задачи, метод CoT Prompting может быть полезен для направления модели через необходимые шаги рассуждения для получения ответа.

Решение задачи из списка

Да, решение этой задачи можно разложить на несколько логических шагов в соответствии с методом Chain of Thought (CoT) Prompting:
  • Анализ первого утверждения:Prompt: Что можно сказать о цвете роз на основе первого утверждения?
  • Output: Все розы красные.
  • Анализ второго утверждения:Prompt: Что можно сказать о некоторых цветах на основе второго утверждения?
  • Output: Некоторые цветы являются розами.
  • Логический вывод:Prompt: Исходя из первого и второго утверждений, можно ли сделать вывод, что некоторые цветы красные?
  • Output: Да, можно сделать вывод, что некоторые цветы красные, поскольку все розы красные, и некоторые цветы являются розами.
Таким образом, метод Chain of Thought (CoT) Prompting помогает разложить задачу на отдельные логические шаги и последовательно рассматривать каждый аспект задачи для формирования окончательного вывода.

Как научиться методу Chain of Thought (CoT) Prompting?

Для работы с методом Chain of Thought (CoT) Prompting важно понимать, как разбивать задачу или вопрос на логически последовательные шаги. Вот несколько шагов, которые можно предпринять для начала:
  1. Освоение основ:
  2. Изучите основы метода Chain of Thought (CoT) Prompting, прочитав научные статьи или руководства по этому методу. Это поможет вам понять принципы разбивки задач на промежуточные шаги рассуждения.
  3. Практика разложения задач:
  4. Начните с простых задач и постепенно переходите к более сложным. Практикуйтесь в разбивке задач на логически последовательные шаги. Например, попробуйте разбить математические или логические задачи на серии промежуточных шагов.
  5. Использование метода CoT в диалоге:
  6. При общении со мной, вы можете формулировать свои запросы, следуя методу CoT, разбивая вопросы на последовательность логических шагов. Это может помочь в формировании более точных и продуманных запросов.
  7. Обратная связь и корректировка:
  8. Анализируйте ответы, которые вы получаете, и корректируйте свои запросы при необходимости, чтобы улучшить качество получаемой информации.
  9. Исследование дополнительных ресурсов
  10. Исследуйте доступные ресурсы, такие как открытые репозитории данных и инструменты, связанные с CoT Prompting, которые могут помочь вам лучше понять и применить этот метод.
  11. Онлайн-сообщества и форумы:
  12. Присоединитесь к онлайн-сообществам и форумам, где обсуждаются методы подачи запросов и разработки языковых моделей, чтобы узнать больше и обменяться опытом с другими.
  13. Постоянная практика:
  14. Регулярно практикуйтесь в использовании метода CoT Prompting в различных задачах и сценариях, чтобы улучшить свои навыки формулирования запросов и логического рассуждения.
Эти шаги могут помочь вам эффективно освоить метод CoT Prompting и улучшить качество ваших запросов и ответов в процессе взаимодействия со мной.

Хотите больше бесплатных материалов по работе с нейросетями?

Для этого я создал телеграмм-бота, в котором рассылаю мастер-классы и отдельные уроки, вебинары, статьи и т.д.

Моя цель помочь вам ответит на три вопроса:
  1. Как работают нейросети?
  2. Как работать с неросетями?
  3. Как применять нейросети в марктеинге?

Ссылка на бота https://t.me/makeyourofferbot

Хотите задать вопрос, или предложить сотрудничество? Мне можно написать:

На почту: mail@askerych.ru
В телеграм: https://t.me/askerych
Работа с нейросетями