Վերջին տարիներին, մեծ լեզվի մոդելներ (LLM-ները) ուշագրավ առաջընթաց են գրանցել մարդկային նման տեքստ հասկանալու և առաջացնելու իրենց ունակության մեջ: Այս մոդելները, ինչպիսիք են OpenAI-ի GPT-ը և Anthropic-ի Claude-ը, տպավորիչ կատարում են ցուցադրել բնական լեզվի մշակման առաջադրանքների լայն շրջանակում: Այնուամենայնիվ, երբ խոսքը վերաբերում է հիմնավորման բարդ առաջադրանքներին, որոնք պահանջում են տրամաբանական մտածողության մի քանի քայլեր, հուշման ավանդական մեթոդները հաճախ ձախողվում են: Սա այն վայրն է, որտեղ Chain-of-Thought (CoT) հուշումը գործում է, առաջարկելով հզոր արագ ճարտարագիտություն Լեզուների մեծ մոդելների տրամաբանական կարողությունները բարելավելու տեխնիկա:

Հիմնական տուփեր

1. CoT-ի հուշումը մեծացնում է բանականության կարողությունները՝ առաջացնելով միջանկյալ քայլեր:
2. Այն բաժանում է բարդ խնդիրները փոքր, կառավարելի ենթախնդիրների:
3. Առավելությունները ներառում են բարելավված կատարողականություն, մեկնաբանելիություն և ընդհանրացում:
4. CoT-ի հուշումը վերաբերում է թվաբանությանը, ընդհանուր իմաստին և խորհրդանշական դատողություններին:
5. Այն ունի ներուժ էապես ազդելու AI-ի տարբեր տիրույթներում:

Ի՞նչ է Մտքի շղթայի (CoT) հուշումը:

Մտքերի շղթայի հուշումը մի տեխնիկա է, որի նպատակն է բարձրացնել լեզվական մեծ մոդելների կատարումը բարդ հիմնավորման առաջադրանքների վրա՝ խրախուսելով մոդելին ստեղծել միջանկյալ հիմնավորման քայլեր: Ի տարբերություն ավանդական հուշումների մեթոդների, որոնք սովորաբար տալիս են մեկ հուշում և ակնկալում են ուղղակի պատասխան, CoT-ի հուշումը բաժանում է հիմնավորման գործընթացը մի շարք ավելի փոքր, փոխկապակցված քայլերի:

Իր հիմքում CoT-ի հուշումը ներառում է լեզվի մոդելին հարց կամ խնդիր դրդելը և այնուհետև ուղղորդել նրան՝ ստեղծելու մտքի շղթա՝ պատճառաբանման միջանկյալ քայլերի հաջորդականություն, որոնք հանգեցնում են վերջնական պատասխանին: Պատճառաբանության գործընթացի հստակ մոդելավորմամբ՝ CoT-ի հուշումը լեզվի մոդելին հնարավորություն է տալիս ավելի արդյունավետ լուծել հիմնավորման բարդ առաջադրանքները:

CoT-ի հուշման հիմնական առավելություններից մեկն այն է, որ այն թույլ է տալիս լեզվական մոդելին բարդ խնդիրը տարրալուծել ավելի կառավարելի ենթախնդիրների: Միջանկյալ պատճառաբանության քայլեր ստեղծելով, մոդելը կարող է ընդհանուր հիմնավորման առաջադրանքը բաժանել ավելի փոքր, ավելի կենտրոնացված քայլերի: Այս մոտեցումն օգնում է մոդելին պահպանել համահունչությունը և նվազեցնում է տրամաբանական գործընթացի հետքերը կորցնելու հնարավորությունները:

CoT-ի հուշումը խոստումնալից արդյունքներ է ցույց տվել մեծ լեզվական մոդելների կատարողականը բարելավելու համար մի շարք բարդ հիմնավորման առաջադրանքներում, ներառյալ թվաբանական պատճառաբանությունը, ողջամիտ պատճառաբանությունը և խորհրդանշական հիմնավորումը: Օգտագործելով միջանկյալ պատճառաբանության քայլերի ուժը, CoT-ի հուշումը թույլ է տալիս լեզվական մոդելներին ավելի խորը ըմբռնում ցուցաբերել առկա խնդրի մասին և առաջացնել ավելի ճշգրիտ և համահունչ պատասխաններ:

Ստանդարտ ընդդեմ COT հուշում (Wei et al., Google Research, Brain Team)

Ինչպես է աշխատում մտքերի շղթայի հուշումը

CoT-ի հուշումն աշխատում է՝ առաջացնելով մի շարք միջանկյալ հիմնավորման քայլեր, որոնք առաջնորդում են լեզվի մոդելը հիմնավորման գործընթացում: Պարզապես հուշում տալու և ուղղակի պատասխան ակնկալելու փոխարեն, CoT-ի հուշումը խրախուսում է մոդելին տրոհել խնդիրը փոքր, ավելի կառավարելի քայլերի:

Գործընթացը սկսվում է լեզվի մոդելը ներկայացնելով հուշումով, որը ուրվագծում է հիմնավորման բարդ առաջադրանքը: Այս հուշումը կարող է լինել հարցի, խնդրի հայտարարության կամ տրամաբանական մտածողություն պահանջող սցենարի տեսքով: Հերթական հուշումը տրամադրելուց հետո մոդելը ստեղծում է միջանկյալ պատճառաբանական քայլերի հաջորդականություն, որոնք տանում են վերջնական պատասխանին:

Մտքի շղթայում հիմնավորման յուրաքանչյուր միջանկյալ քայլ ներկայացնում է փոքր, կենտրոնացված ենթախնդիր, որը մոդելը պետք է լուծի: Ստեղծելով այս քայլերը՝ մոդելը կարող է մոտենալ ընդհանուր հիմնավորման առաջադրանքին ավելի կառուցվածքային և համակարգված ձևով: Միջանկյալ քայլերը թույլ են տալիս մոդելին պահպանել համահունչությունը և հետևել հիմնավորման գործընթացին՝ նվազեցնելով ուշադրությունը կորցնելու կամ անհամապատասխան տեղեկատվություն ստեղծելու հնարավորությունները:

Երբ մոդելը առաջ է ընթանում մտքի շղթայի միջով, այն հիմնվում է նախորդ հիմնավորման քայլերի վրա՝ վերջնական պատասխանին հասնելու համար: Շղթայի յուրաքանչյուր քայլ կապված է նախորդ և հաջորդ քայլերի հետ՝ ձևավորելով տրամաբանական տրամաբանական հոսք։ Այս քայլ առ քայլ մոտեցումը մոդելին հնարավորություն է տալիս ավելի արդյունավետ կերպով լուծել բարդ հիմնավորման առաջադրանքները, քանի որ այն կարող է կենտրոնանալ մեկ ենթախնդրի վրա՝ միաժամանակ պահպանելով ընդհանուր համատեքստը:

CoT-ի հուշումներում հիմնավորման միջանկյալ քայլերի առաջացումը սովորաբար իրականացվում է խնամքով մշակված հուշումների և վերապատրաստման տեխնիկայի միջոցով: Հետազոտողները և պրակտիկանտները կարող են օգտագործել տարբեր մեթոդներ՝ խրախուսելու մոդելը ստեղծել մտքի շղթա, օրինակ՝ քայլ առ քայլ հիմնավորման օրինակներ տալը, յուրաքանչյուր հիմնավորման փուլի սկիզբն ու ավարտը ցույց տալու համար հատուկ նշանների օգտագործումը կամ մոդելի ճշգրտումը։ տվյալների հավաքածուների վրա, որոնք ցույց են տալիս ցանկալի պատճառաբանության գործընթացը:

5-քայլ COT հուշման գործընթաց

Ուղղորդելով լեզվի մոդելը պատճառաբանության գործընթացի միջոցով՝ օգտագործելով միջանկյալ քայլերը, CoT-ի հուշումը մոդելին հնարավորություն է տալիս ավելի ճշգրիտ և արդյունավետ լուծել հիմնավորման բարդ առաջադրանքները: Պատճառաբանության գործընթացի բացահայտ մոդելավորումը նաև մեծացնում է մոդելի արդյունքների մեկնաբանելիությունը, քանի որ առաջացած մտքի շղթան պատկերացումներ է տալիս այն մասին, թե ինչպես է մոդելը հասել իր վերջնական պատասխանին:

Մտքի շղթայի հուշման օրինակներ

CoT հուշումը հաջողությամբ կիրառվել է մի շարք բարդ հիմնավորման առաջադրանքների համար՝ ցույց տալով դրա արդյունավետությունը մեծ լեզվական մոդելների կատարողականը բարելավելու գործում:

Եկեք ուսումնասիրենք մի քանի օրինակներ, թե ինչպես կարելի է օգտագործել CoT հուշումը տարբեր տիրույթներում:

Թվաբանական տրամաբանություն

CoT հուշումների առավել պարզ կիրառություններից մեկը թվաբանական հիմնավորման առաջադրանքներն են: Միջանկյալ պատճառաբանության քայլեր ստեղծելով, CoT-ի հուշումը կարող է օգնել լեզվական մոդելներին ավելի ճշգրիտ լուծել բազմաքայլ թվաբանական խնդիրները:

Օրինակ, հաշվի առեք հետևյալ խնդիրը.

"If John has 5 apples and Mary has 3 times as many apples as John, how many apples does Mary have?"

Օգտագործելով CoT հուշումը, լեզվի մոդելը կարող է ստեղծել հետևյալ մտքի շղթան.

1. John has 5 apples.
2. Mary has 3 times as many apples as John.
3. To find the number of apples Mary has, we need to multiply John's apples by 3.
4. 5 apples × 3 = 15 apples
5. Therefore, Mary has 15 apples.

Խնդիրը փոքր քայլերի բաժանելով՝ CoT-ի հուշումը թույլ է տալիս լեզվական մոդելին ավելի արդյունավետ կերպով հիմնավորել թվաբանական խնդիրը:

Ողջախոհ պատճառաբանություն

CoT-ի հուշումը խոստումնալից է նաև խելամիտ հիմնավորման առաջադրանքները լուծելու համար, որոնք պահանջում են ամենօրյա գիտելիքների և տրամաբանական մտածողության խորը ըմբռնում:

Օրինակ, հաշվի առեք հետևյալ հարցը.

"If a person is allergic to dogs and their friend invites them over to a house with a dog, what should the person do?"

CoT հուշում օգտագործող լեզվի մոդելը կարող է առաջացնել հետևյալ մտքի շղթան.

1. The person is allergic to dogs.
2. The friend's house has a dog.
3. Being around dogs can trigger the person's allergies.
4. To avoid an allergic reaction, the person should decline the invitation.
5. The person can suggest an alternative location to meet their friend.

Միջանկյալ պատճառաբանման քայլեր առաջացնելով՝ CoT հուշումը թույլ է տալիս լեզվական մոդելին դրսևորել իրավիճակի ավելի հստակ պատկերացում և տրամաբանական լուծում տալ:

Խորհրդանշական պատճառաբանություն

CoT-ի հուշումը կիրառվել է նաև խորհրդանշական հիմնավորման առաջադրանքների համար, որոնք ներառում են մանիպուլյացիա և հիմնավորում վերացական խորհրդանիշներով և հասկացություններով:

Օրինակ, հաշվի առեք հետևյալ խնդիրը.

"If A implies B, and B implies C, does A imply C?"

Օգտագործելով CoT հուշումը, լեզվի մոդելը կարող է ստեղծել հետևյալ մտքի շղթան.

1. A implies B means that if A is true, then B must also be true.
2. B implies C means that if B is true, then C must also be true.
3. If A is true, then B is true (from step 1).
4. If B is true, then C is true (from step 2).
5. Therefore, if A is true, then C must also be true.
6. So, A does imply C.

Միջանկյալ պատճառաբանության քայլեր ստեղծելով, CoT-ի հուշումը թույլ է տալիս լեզվական մոդելին ավելի արդյունավետ կերպով լուծել վերացական խորհրդանշական հիմնավորման առաջադրանքները:

Այս օրինակները ցույց են տալիս CoT-ի հուշումների բազմակողմանիությունն ու արդյունավետությունը՝ բարելավելու լեզվական մեծ մոդելների կատարողականը տարբեր տիրույթներում տրամաբանական բարդ առաջադրանքներում: Հստակորեն մոդելավորելով հիմնավորման գործընթացը միջանկյալ քայլերի միջոցով՝ CoT-ի հուշումը բարձրացնում է մոդելի կարողությունը՝ լուծելու դժվար խնդիրները և առաջացնել ավելի ճշգրիտ և համահունչ պատասխաններ:

Մտքի շղթայի հուշման առավելությունները

Մտքերի շղթայի հուշումն առաջարկում է մի քանի նշանակալի առավելություններ մեծ լեզվական մոդելների տրամաբանական կարողությունները զարգացնելու համար: Եկեք ուսումնասիրենք հիմնական առավելություններից մի քանիսը.

Բարելավված կատարողականություն բարդ հիմնավորման առաջադրանքների վրա

CoT-ի հուշման առաջնային առավելություններից մեկն այն է, որ այն կարող է բարելավել լեզվական մոդելների կատարումը բարդ հիմնավորման առաջադրանքներում: Միջանկյալ պատճառաբանման քայլեր առաջացնելով՝ CoT-ի հուշումը հնարավորություն է տալիս մոդելներին բաժանել բարդ խնդիրները ավելի կառավարելի ենթախնդիրների: Այս քայլ առ քայլ մոտեցումը թույլ է տալիս մոդելին պահպանել կենտրոնացումն ու համախմբվածությունը ողջ հիմնավորման գործընթացում՝ հանգեցնելով ավելի ճշգրիտ և հուսալի արդյունքների:

Ուսումնասիրությունները ցույց են տվել, որ CoT-ի հուշումներով ուսուցանված լեզվական մոդելները հետևողականորեն գերազանցում են ավանդական հուշման մեթոդներով վարժվածներին՝ հիմնավորման բարդ առաջադրանքների լայն շրջանակում: Միջանկյալ քայլերի միջոցով հիմնավորման գործընթացի բացահայտ մոդելավորումն ապացուցվել է, որ հզոր տեխնիկա է մոդելի կարողությունը բարելավելու դժվար խնդիրները, որոնք պահանջում են բազմաքայլ հիմնավորում:

Պատճառաբանության գործընթացի ընդլայնված մեկնաբանելիությունը

CoT-ի հուշման մեկ այլ նշանակալից առավելությունը պատճառաբանության գործընթացի ընդլայնված մեկնաբանությունն է: Մտքերի շղթա առաջացնելով՝ լեզվի մոդելը տալիս է հստակ և թափանցիկ բացատրություն, թե ինչպես է այն հասել իր վերջնական պատասխանին: Պատճառաբանության գործընթացի այս քայլ առ քայլ բաժանումը թույլ է տալիս օգտվողներին հասկանալ մոդելի մտածողության գործընթացը և գնահատել դրա եզրակացությունների վավերականությունը:

CoT հուշումների կողմից առաջարկվող մեկնաբանելիությունը հատկապես արժեքավոր է այն տիրույթներում, որտեղ հիմնավորման գործընթացը ինքնին հետաքրքրություն է ներկայացնում, օրինակ՝ կրթական միջավայրերում կամ համակարգերում, որոնք պահանջում են բացատրելի AI: Մոդելի հիմնավորման վերաբերյալ պատկերացումներ տրամադրելով՝ CoT-ի հուշումը հեշտացնում է վստահությունը և հաշվետվողականությունը մեծ լեզվական մոդելների օգտագործման հարցում:

Տարբեր պատճառաբանման առաջադրանքների ընդհանրացման ներուժ

CoT-ի հուշումը ցույց է տվել իր ներուժը ընդհանրացնելու պատճառաբանման առաջադրանքների լայն շրջանակ: Թեև տեխնիկան հաջողությամբ կիրառվել է որոշակի տիրույթների համար, ինչպիսիք են թվաբանական պատճառաբանությունը, ողջամիտ դատողությունը և խորհրդանշական հիմնավորումը, CoT-ի հուշման հիմքում ընկած սկզբունքները կարող են տարածվել այլ տեսակի բարդ հիմնավորման առաջադրանքների վրա:

Միջանկյալ պատճառաբանական քայլեր ստեղծելու կարողությունը հիմնարար հմտություն է, որը կարող է կիրառվել տարբեր խնդիրների տիրույթներում: Տվյալների շտեմարանների վրա լեզվական մոդելների ճշգրտմամբ, որոնք ցույց են տալիս տրամաբանական ցանկալի գործընթացը, CoT-ի հուշումը կարող է հարմարեցվել նոր հիմնավորման առաջադրանքների լուծման համար՝ ընդլայնելով դրա կիրառելիությունն ու ազդեցությունը:

Նպաստել ավելի ընդունակ AI համակարգերի զարգացմանը

CoT-ի հուշումը վճռորոշ դեր է խաղում ավելի ունակ և խելացի AI համակարգերի զարգացման գործում: Բարելավելով մեծ լեզվական մոդելների տրամաբանական կարողությունները՝ CoT-ի հուշումը նպաստում է արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերի ստեղծմանը, որոնք կարող են լուծել բարդ խնդիրներ և ցույց տալ ըմբռնման ավելի բարձր մակարդակ:

Քանի որ AI համակարգերը դառնում են ավելի բարդ և տեղակայվում տարբեր տիրույթներում, տրամաբանական բարդ առաջադրանքներ կատարելու ունակությունն ավելի ու ավելի կարևոր է դառնում: CoT-ի հուշումը հզոր գործիք է տրամադրում այս համակարգերի տրամաբանական հմտությունները բարելավելու համար՝ հնարավորություն տալով նրանց լուծել ավելի բարդ խնդիրներ և կայացնել ավելի տեղեկացված որոշումներ:

Արագ ամփոփում

CoT-ի հուշումը հզոր տեխնիկա է, որը մեծացնում է լեզվական մեծ մոդելների տրամաբանական կարողությունները՝ առաջացնելով պատճառաբանման միջանկյալ քայլեր: Բարդ խնդիրներն ավելի փոքր, ավելի կառավարելի ենթախնդիրների բաժանելով՝ CoT-ի հուշումը մոդելներին հնարավորություն է տալիս ավելի արդյունավետ կերպով լուծել դժվարին հիմնավորման առաջադրանքները: Այս մոտեցումը բարելավում է կատարողականությունը, մեծացնում է մեկնաբանելիությունը և հեշտացնում է ավելի ունակ AI համակարգերի զարգացումը:

FAQ

Ինչպե՞ս է աշխատում Մտքի շղթայի հուշումը (CoT):

CoT-ի հուշումն աշխատում է՝ առաջացնելով մի շարք միջանկյալ պատճառաբանման քայլեր, որոնք առաջնորդում են լեզվի մոդելը հիմնավորման գործընթացի միջով՝ բարդ խնդիրները բաժանելով փոքր, ավելի կառավարելի ենթախնդիրների:

Որո՞նք են մտքերի շղթայի հուշումների օգտագործման առավելությունները:

CoT հուշումների առավելությունները ներառում են բարդ տրամաբանական առաջադրանքների կատարման բարելավում, տրամաբանական գործընթացի ընդլայնված մեկնաբանելիություն, տարբեր հիմնավորման առաջադրանքների ընդհանրացման հնարավորություն և ավելի ունակ AI համակարգերի զարգացման հեշտացում:

Որո՞նք են առաջադրանքների մի քանի օրինակներ, որոնք կարող են բարելավվել մտքերի շղթայի հուշումներով:

Առաջադրանքների որոշ օրինակներ, որոնք կարող են բարելավվել CoT-ի հուշումներով, ներառում են թվաբանական պատճառաբանություն, ընդհանուր իմաստով դատողություն, խորհրդանշական դատողություն և այլ բարդ տրամաբանական առաջադրանքներ, որոնք պահանջում են տրամաբանական մտածողության մի քանի քայլեր: