Laatste moderne vooruitgang in prompt-engineering: een uitgebreide gids

Prompt-engineering, de kunst en wetenschap van het creëren van prompts die gewenste antwoorden van LLM’s opleveren, is een cruciaal onderzoeks- en ontwikkelingsgebied geworden.

Van het verbeteren van redeneervaardigheden tot het mogelijk maken van naadloze integratie met externe tools en programma’s, de laatste vooruitgang in prompt-engineering ontsluit nieuwe frontiers in kunstmatige intelligentie. Hieronder bespreken we de laatste cutting-edge technieken en strategieën die de toekomst van prompt-engineering vormgeven.

Prompt-engineering

Geavanceerde promptstrategieën voor complex probleemoplossing

Terwijl CoT-prompting effectief is gebleken voor veel redeneertaken, hebben onderzoekers meer geavanceerde promptstrategieën onderzocht om nog complexere problemen aan te pakken. Een dergelijke benadering is Least-to-Most Prompting, die een complex probleem opbreekt in kleinere, beheersbare subproblemen die onafhankelijk worden opgelost en vervolgens worden gecombineerd om de finale oplossing te bereiken.

Een andere innovatieve techniek is de Tree of Thoughts (ToT)-prompting, die de LLM in staat stelt om meerdere redeneerlijnen of “gedachten” in parallel te genereren, de voortgang naar de oplossing te evalueren en terug te keren of alternatieve paden te verkennen als nodig. Deze benadering maakt gebruik van zoekalgoritmen zoals breadth-first of depth-first search, waardoor de LLM lookahead en backtracking tijdens het probleemoplossingsproces kan uitvoeren.

Integratie van LLM’s met externe tools en programma’s

Terwijl LLM’s enorm krachtig zijn, hebben ze inherente beperkingen, zoals het onvermogen om toegang te krijgen tot up-to-date informatie of precieze wiskundige redenering uit te voeren. Om deze nadelen aan te pakken, hebben onderzoekers technieken ontwikkeld die LLM’s in staat stellen om naadloos te integreren met externe tools en programma’s.

Een opvallend voorbeeld is Toolformer, dat LLM’s leert om scenario’s te identificeren die het gebruik van externe tools vereisen, specificeert welke tool moet worden gebruikt, relevante invoer biedt en de uitvoer van de tool in het finale antwoord incorporeert. Deze benadering omvat het construeren van een synthetische trainingsdataset die het juiste gebruik van verschillende tekst-naar-tekst-API’s demonstreert.

Een andere innovatieve framework, Chameleon, neemt een “plug-and-play”-benadering, waardoor een centrale LLM-gebaseerde controller natuurlijke taalprogramma’s kan genereren die een breed scala aan tools componeren en uitvoeren, waaronder LLM’s, visiemodellen, webzoekmachines en Python-functies. Deze modulaire benadering stelt Chameleon in staat om complexe, multimodale redeneertaken aan te pakken door de kracht van verschillende tools en modellen te benutten.

Fundamentele promptstrategieën

Zero-Shot Prompting

Zero-shot prompting houdt in dat de taak in de prompt wordt beschreven en de model wordt gevraagd om de taak op te lossen zonder enige voorbeelden. Bijvoorbeeld, om “kaas” te vertalen naar het Frans, kan een zero-shot prompt zijn:

Deze benadering is rechttoe rechtaan, maar kan beperkt worden door de ambiguïteit van taakbeschrijvingen.

Few-Shot Prompting

Few-shot prompting verbetert zero-shot prompting door meerdere voorbeelden van de taak op te nemen. Bijvoorbeeld:

Deze methode reduceert ambiguïteit en biedt een duidelijker gids voor het model, waardoor het in-context leren van LLM’s wordt benut.

Instruction Prompting

Instruction prompting beschrijft de gewenste uitvoer expliciet, wat bijzonder effectief is met modellen die zijn getraind om instructies te volgen. Bijvoorbeeld:

Modellen zoals GPT-4 zijn specifiek gefinetuned om dergelijke instructies nauwkeurig te volgen.

Geavanceerde prompttechnieken

Verbetering van redeneervaardigheden met Chain-of-Thought Prompting

Een van de belangrijkste doorbraken in prompt-engineering is de ontwikkeling van Chain-of-Thought (CoT) prompting. Deze techniek beoogt de redeneervaardigheden van LLM’s te verbeteren door hen aan te zetten tot het genereren van een stap-voor-stap denkproces of rationale voordat ze het finale antwoord geven.

Links: Traditionele methoden van prompten van LLM’s vertrouwen op generieke invoer (0-shot CoT) of vereisen gelabelde voorbeelden (few-shot CoT). Rechts: De nieuwe benadering laat LLM’s zelf relevante voorbeelden creëren voordat ze problemen oplossen, waardoor het labelen overbodig wordt en voorbeelden worden aangepast aan elk uniek probleem

CoT-prompting werkt door de LLM voorbeelden te presenteren die niet alleen de invoer en uitvoer bevatten, maar ook de tussenliggende redeneerstappen of “keten van gedachten” die tot de oplossing leiden. Door van deze voorbeelden te leren, kan de LLM zijn eigen keten van gedachten genereren wanneer het met nieuwe problemen wordt geconfronteerd, waardoor het beter in staat is om complexe redeneertaken aan te pakken.

Voorbeeld:

Invoer: Natalie heeft 3 appels en wil ze gelijkelijk delen met haar 2 vrienden. Hoeveel appels krijgt elke persoon? Keten van gedachten: Oké, laten we dit stap voor stap uitbreken:

1. Natalie heeft 3 appels
2. Ze wil ze gelijkelijk delen met 2 vrienden
3. Dus er zijn 3 personen in totaal (Natalie en haar 2 vrienden)
4. Om de appels gelijkelijk te delen, delen we het totale aantal appels (3) door het aantal personen (3)
5. 3 gedeeld door 3 is 1
6. Dus krijgt elke persoon 1 appel. Uitvoer: Elke persoon krijgt 1 appel.

Door expliciet het denkproces te genereren, hebben LLM’s zoals GPT-3 en Codex aanzienlijke verbeteringen getoond in arithmetische, alledaagse en symbolische redeneertaken.

Zelfconsistentie

Zelfconsistentie verbetert de betrouwbaarheid van CoT-prompting door meerdere ketens van gedachten te genereren en een meerderheidsstemming te nemen over het finale antwoord. Deze methode mitigeert de impact van één onjuiste redeneerlijn.

Least-to-Most Prompting

Least-to-most prompting breekt complexe problemen op in eenvoudigere subproblemen, lost elk subprobleem opvolgend op en gebruikt de context van voorgaande oplossingen om latere stappen te informeren. Deze benadering is voordelig voor multi-stap redeneertaken.

Recente vooruitgang in prompt-engineering

Prompt-engineering evolueert snel, en verschillende innovatieve technieken zijn ontwikkeld om de prestaties van grote taalmodellen (LLM’s) te verbeteren. Laten we enkele van deze cutting-edge methoden in detail onderzoeken:

Auto-CoT (Automatische Chain-of-Thought Prompting)

Wat het is: Auto-CoT is een methode die de generatie van redeneerketens voor LLM’s automatiseert, waardoor de noodzaak voor handmatig gecreëerde voorbeelden wordt geëlimineerd. Deze techniek gebruikt zero-shot Chain-of-Thought (CoT) prompting, waarbij het model wordt aangezet om stap voor stap te denken om zijn redeneerketens te genereren.

Hoe het werkt:

1. Zero-Shot CoT Prompting: Het model krijgt een eenvoudige prompt zoals “Laten we stap voor stap denken” om gedetailleerde redenering aan te zetten.
2. Diversiteit in demonstraties: Auto-CoT selecteert diverse vragen en genereert redeneerketens voor deze vragen, waardoor een variëteit aan probleemtypen en redeneerpatronen wordt gegarandeerd.

Voordelen:

• Automatisering: Vermindert de handmatige inspanning die nodig is om redeneerdemonstraties te creëren.
• Prestaties: Op verschillende benchmarkredeneertaken heeft Auto-CoT de prestaties van handmatige CoT-prompting geëvenaard of overtroffen.

Complexity-Based Prompting

Wat het is: Deze techniek selecteert voorbeelden met de hoogste complexiteit (d.w.z. de meeste redeneerstappen) om op te nemen in de prompt. Het doel is om de prestaties van het model te verbeteren op taken die meerdere redeneerstappen vereisen.

Hoe het werkt:

1. Voorbeeldselectie: Prompts worden geselecteerd op basis van het aantal redeneerstappen dat ze bevatten.
2. Complexity-Based Consistentie: Tijdens het decoderen worden meerdere redeneerketens bemonsterd en wordt een meerderheidsstemming genomen van de meest complexe ketens.

Voordelen:

• Verbeterde prestaties: Aanzienlijk betere nauwkeurigheid op multi-stap redeneertaken.
• Robuustheid: Effectief zelfs onder verschillende promptdistributies en lawaaierige gegevens.

Progressive-Hint Prompting (PHP)

Wat het is: PHP verfijnt het antwoord van het model door eerder gegenereerde rationales als hints te gebruiken. Deze methode benut de eerdere antwoorden van het model om het naar het correcte antwoord te leiden door meerdere iteraties.

Hoe het werkt:

1. Initieel antwoord: Het model genereert een basisantwoord met een standaardprompt.
2. Hints en verfijningen: Dit basisantwoord wordt vervolgens gebruikt als hint in latere prompts om het antwoord te verfijnen.
3. Iteratief proces: Dit proces wordt herhaald totdat het antwoord over opeenvolgende iteraties stabiel wordt.

Voordelen:

• Nauwkeurigheid: Aanzienlijke verbeteringen in redeneernauwkeurigheid.
• Efficiëntie: Vermindert het aantal benodigde steekproeven, waardoor de berekeningsEfficiëntie toeneemt.

Decomposed Prompting (DecomP)

Wat het is: DecomP breekt complexe taken op in eenvoudigere subtaken, die elk door een specifieke prompt of model worden afgehandeld. Deze modulaire benadering stelt een effectievere aanpak van ingewikkelde problemen mogelijk.

Hoe het werkt:

1. Taakdecompositie: Het hoofdprobleem wordt opgedeeld in eenvoudigere subtaken.
2. Subtaakbehandelaars: Elke subtaak wordt beheerd door een specifiek model of prompt.
3. Modulaire integratie: Deze behandelaars kunnen worden geoptimaliseerd, vervangen of gecombineerd als nodig om de complexe taak op te lossen.

Voordelen:

• Flexibiliteit: Gemakkelijk om specifieke subtaken te debuggen en te verbeteren.
• Schaalbaarheid: Handelt taken met lange contexten en complexe subtaken effectief.

Hypotheses-to-Theories (HtT) Prompting

Wat het is: HtT gebruikt een wetenschappelijk ontdekkingsproces waarbij het model hypothesen genereert en verifieert om complexe problemen op te lossen. Deze methode omvat het creëren van een regelbibliotheek uit geverifieerde hypothesen, die het model gebruikt voor redenering.

Hoe het werkt:

1. Inductiefase: Het model genereert potentiële regels en verifieert ze tegen trainingsvoorbeelden.
2. Regelbibliotheekcreatie: Geverifieerde regels worden verzameld om een regelbibliotheek te vormen.
3. Deductiefase: Het model past deze regels toe op nieuwe problemen, waarbij de regelbibliotheek wordt gebruikt om de redenering te leiden.

Voordelen:

• Nauwkeurigheid: Vermindert de kans op fouten door te vertrouwen op een geverifieerde set regels.
• Overdraagbaarheid: De geleerde regels kunnen worden overgedragen naar verschillende modellen en probleemvormen.

Tool-geënhanceerde prompttechnieken

Toolformer

Toolformer integreert LLM’s met externe tools via tekst-naar-tekst-API’s, waardoor het model deze tools kan gebruiken om problemen op te lossen die het anders niet zou kunnen. Bijvoorbeeld, een LLM kan een calculator-API aanroepen om arithmetische bewerkingen uit te voeren.

Chameleon

Chameleon gebruikt een centrale LLM-gebaseerde controller om een programma te genereren dat een breed scala aan tools combineert om complexe redeneertaken op te lossen. Deze benadering benut een breed scala aan tools, waaronder visiemodellen en webzoekmachines, om de probleemoplossingscapaciteiten te verbeteren.

GPT4Tools

GPT4Tools finetuned open-source LLM’s om multimodale tools te gebruiken via een zelfinstructiebenadering, waaruit blijkt dat ook niet-eigen modellen extern tools effectief kunnen gebruiken voor verbeterde prestaties.

Gorilla en HuggingGPT

Zowel Gorilla als HuggingGPT integreren LLM’s met gespecialiseerde diepe leermodellen die online beschikbaar zijn. Deze systemen gebruiken een retrieval-aware finetuningproces en een planning- en coördinatiebenadering om complexe taken met meerdere modellen op te lossen.

Program-Aided Language Models (PALs) en Programs of Thoughts (PoTs)

Naast de integratie met externe tools hebben onderzoekers manieren onderzocht om de probleemoplossingscapaciteiten van LLM’s te verbeteren door natuurlijke taal te combineren met programmeerconstructies. Program-Aided Language Models (PALs) en Programs of Thoughts (PoTs) zijn twee dergelijke benaderingen die code gebruiken om het redeneerproces van de LLM te versterken.

PALs zetten de LLM aan tot het genereren van een rationale die natuurlijke taal met code (bijv. Python) combineert, die vervolgens kan worden uitgevoerd om de finale oplossing te produceren. Deze benadering adresseert een veelvoorkomend falen waarbij LLM’s correcte redenering genereren maar een onjuist finale antwoord produceren.

Soortgelijk, PoTs gebruiken een symbolische wiskunde-bibliotheek zoals SymPy, waardoor de LLM wiskundige symbolen en expressies kan definiëren die kunnen worden gecombineerd en geëvalueerd met behulp van de solve-functie van SymPy. Door complexe berekeningen over te dragen aan een code-interpreter, maken deze technieken redenering los van berekening, waardoor LLM’s complexere problemen effectief kunnen aanpakken.

Het begrijpen en benutten van contextvensters

De prestaties van LLM’s hangen sterk af van hun vermogen om de context die in de prompt wordt geleverd te verwerken en te benutten. Onderzoekers hebben onderzocht hoe LLM’s omgaan met lange contexten en de impact van irrelevante of afleidende informatie op hun uitvoer.

Het “Lost in the Middle”-fenomeen benadrukt hoe LLM’s de neiging hebben om meer aandacht te besteden aan informatie aan het begin en einde van hun context, terwijl informatie in het midden vaak over het hoofd wordt gezien of “verloren” gaat. Deze inzichten hebben implicaties voor prompt-engineering, aangezien het zorgvuldig positioneren van relevante informatie binnen de context de prestaties aanzienlijk kan beïnvloeden.

Een andere onderzoekslijn richt zich op het mitigeren van de nadelige effecten van irrelevante context, die de prestaties van LLM’s aanzienlijk kunnen verslechteren. Technieken zoals zelfconsistentie, expliciete instructies om irrelevante informatie te negeren en het opnemen van voorbeelden die demonstreren hoe problemen met irrelevante context moeten worden opgelost, kunnen helpen om LLM’s te leren zich te concentreren op de meest pertinente informatie.

Het verbeteren van schrijfvaardigheden met promptstrategieën

Terwijl LLM’s uitstekend zijn in het genereren van mensachtige tekst, kunnen hun schrijfvaardigheden verder worden verbeterd door gespecialiseerde promptstrategieën. Een dergelijke techniek is Skeleton-of-Thought (SoT) prompting, die ertoe strekt de latentie van sequentiële decoding te reduceren door het menselijke schrijfproces na te bootsen.

SoT-prompting houdt in dat de LLM wordt aangezet om eerst een skelet of een schets van zijn antwoord te genereren, gevolgd door parallelle API-aanroepen om de details van elk onderdeel van de schets in te vullen. Deze benadering verbetert niet alleen de inferentielatentie maar kan ook de kwaliteit van de gegenereerde tekst verbeteren door de LLM aan te zetten om zijn uitvoer te plannen en te structureren.

Een andere promptstrategie, Chain of Density (CoD) prompting, richt zich op het verbeteren van de informatiedichtheid van door LLM’s gegenereerde samenvattingen. Door entiteiten iteratief toe te voegen aan de samenvatting terwijl de lengte vast wordt gehouden, stelt CoD-prompting gebruikers in staat om de trade-off tussen bondigheid en volledigheid te verkennen, waardoor uiteindelijk meer informatieve en leesbare samenvattingen worden gegenereerd.

Nieuwe richtingen en toekomstperspectief

Geavanceerde prompt-engineering

Het veld van prompt-engineering evolueert snel, met onderzoekers die voortdurend nieuwe frontiers verkennen en de grenzen van wat mogelijk is met LLM’s verleggen. Enkele opkomende richtingen zijn:

1. Actieve prompting: Technieken die onzekerheidsgebaseerde actief leerprincipes gebruiken om de meest nuttige voorbeelden te identificeren en te annoteren voor het oplossen van specifieke redeneertaken.
2. Multimodale prompting: Het uitbreiden van promptstrategieën om multimodale invoer te verwerken die tekst, afbeeldingen en andere gegevensmodaliteiten combineert.
3. Automatische promptgeneratie: Het ontwikkelen van optimalisatietechnieken om effectieve prompts automatisch te genereren die zijn aangepast aan specifieke taken of domeinen.
4. Interpretatie en verklaring: Het onderzoeken van promptmethoden die de interpretatie en verklaring van LLM-uitvoer verbeteren, waardoor betere transparantie en vertrouwen in hun besluitvormingsprocessen worden mogelijk gemaakt.

Naarmate LLM’s verder evolueren en toepassingen vinden in verschillende domeinen, zal prompt-engineering een cruciale rol spelen bij het ontsluiten van hun volledige potentieel. Door de laatste prompttechnieken en -strategieën te benutten, kunnen onderzoekers en beoefenaars krachtigere, betrouwbaardere en taakspecifieke AI-oplossingen ontwikkelen die de grenzen van wat mogelijk is met natuurlijke taalverwerking verleggen.

Conclusie

Het veld van prompt-engineering voor grote taalmodellen evolueert snel, met onderzoekers die voortdurend de grenzen van wat mogelijk is verleggen. Van het verbeteren van redeneervaardigheden met technieken zoals Chain-of-Thought prompting tot het integreren van LLM’s met externe tools en programma’s, de laatste vooruitgang in prompt-engineering ontsluit nieuwe frontiers in kunstmatige intelligentie.