Nos últimos anos, grandes modelos de linguagem (LLMs) fizeram avanços notáveis ​​em sua capacidade de compreender e gerar texto semelhante ao humano. Esses modelos, como o GPT da OpenAI e o Claude da Anthropic, demonstraram desempenho impressionante em uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural. No entanto, quando se trata de tarefas de raciocínio complexas que exigem múltiplas etapas de pensamento lógico, os métodos tradicionais de estímulo muitas vezes ficam aquém. É aqui que o estímulo da Cadeia de Pensamento (CoT) entra em ação, oferecendo uma poderosa engenharia imediata técnica para melhorar as capacidades de raciocínio de grandes modelos de linguagem.

Principais lições

1. A solicitação do CoT aprimora as capacidades de raciocínio, gerando etapas intermediárias.
2. Ele divide problemas complexos em subproblemas menores e gerenciáveis.
3. Os benefícios incluem melhor desempenho, interpretabilidade e generalização.
4. A solicitação do CoT se aplica ao raciocínio aritmético, de bom senso e simbólico.
5. Tem o potencial de impactar significativamente a IA em diversos domínios.

O que é a solicitação de cadeia de pensamento (CoT)?

A solicitação de cadeia de pensamento é uma técnica que visa melhorar o desempenho de grandes modelos de linguagem em tarefas de raciocínio complexas, incentivando o modelo a gerar etapas intermediárias de raciocínio. Ao contrário dos métodos tradicionais de solicitação, que normalmente fornecem uma única solicitação e esperam uma resposta direta, a solicitação do CoT divide o processo de raciocínio em uma série de etapas menores e interconectadas.

Em sua essência, a solicitação do CoT envolve solicitar ao modelo de linguagem uma pergunta ou problema e, em seguida, orientá-lo para gerar uma cadeia de pensamento – uma sequência de etapas intermediárias de raciocínio que levam à resposta final. Ao modelar explicitamente o processo de raciocínio, o prompt CoT permite que o modelo de linguagem lide com tarefas complexas de raciocínio de forma mais eficaz.

Uma das principais vantagens do prompt CoT é que ele permite que o modelo de linguagem decomponha um problema complexo em subproblemas mais gerenciáveis. Ao gerar etapas intermediárias de raciocínio, o modelo pode dividir a tarefa geral de raciocínio em etapas menores e mais focadas. Essa abordagem ajuda o modelo a manter a coerência e reduz as chances de perder o controle do processo de raciocínio.

O prompt CoT mostrou resultados promissores na melhoria do desempenho de grandes modelos de linguagem em uma variedade de tarefas complexas de raciocínio, incluindo raciocínio aritmético, raciocínio de senso comum e raciocínio simbólico. Ao aproveitar o poder das etapas intermediárias de raciocínio, a solicitação do CoT permite que os modelos de linguagem exibam uma compreensão mais profunda do problema em questão e gerem respostas mais precisas e coerentes.

Solicitação padrão versus COT (Wei et al., Google Research, Brain Team)

Como funciona a solicitação de cadeia de pensamento

A solicitação CoT funciona gerando uma série de etapas intermediárias de raciocínio que guiam o modelo de linguagem através do processo de raciocínio. Em vez de simplesmente fornecer uma solicitação e esperar uma resposta direta, a solicitação do CoT incentiva o modelo a dividir o problema em etapas menores e mais gerenciáveis.

O processo começa apresentando o modelo de linguagem com um prompt que descreve a complexa tarefa de raciocínio em questão. Esse prompt pode ser na forma de uma pergunta, uma declaração de problema ou um cenário que requer pensamento lógico. Uma vez fornecido o prompt, o modelo gera uma sequência de etapas intermediárias de raciocínio que levam à resposta final.

Cada etapa intermediária de raciocínio na cadeia de pensamento representa um subproblema pequeno e focado que o modelo precisa resolver. Ao gerar estas etapas, o modelo pode abordar a tarefa geral de raciocínio de uma forma mais estruturada e sistemática. As etapas intermediárias permitem que o modelo mantenha a coerência e acompanhe o processo de raciocínio, reduzindo as chances de perder o foco ou gerar informações irrelevantes.

À medida que o modelo avança na cadeia de pensamento, ele se baseia nas etapas de raciocínio anteriores para chegar à resposta final. Cada etapa da cadeia está conectada às etapas anteriores e subsequentes, formando um fluxo lógico de raciocínio. Esta abordagem passo a passo permite que o modelo lide com tarefas complexas de raciocínio de forma mais eficaz, pois pode concentrar-se num subproblema de cada vez, mantendo ao mesmo tempo o contexto geral.

A geração de etapas intermediárias de raciocínio na solicitação do CoT é normalmente alcançada por meio de instruções e técnicas de treinamento cuidadosamente projetadas. Pesquisadores e profissionais podem usar vários métodos para incentivar o modelo a produzir uma cadeia de pensamento, como fornecer exemplos de raciocínio passo a passo, usar tokens especiais para indicar o início e o fim de cada etapa de raciocínio ou ajustar o modelo. em conjuntos de dados que demonstram o processo de raciocínio desejado.

Processo de solicitação de COT em 5 etapas

Ao guiar o modelo de linguagem através do processo de raciocínio usando etapas intermediárias, o prompt CoT permite que o modelo resolva tarefas complexas de raciocínio com mais precisão e eficiência. A modelação explícita do processo de raciocínio também melhora a interpretabilidade dos resultados do modelo, uma vez que a cadeia de pensamento gerada fornece informações sobre como o modelo chegou à sua resposta final.

Exemplos de estímulos de cadeia de pensamento

A solicitação do CoT foi aplicada com sucesso a uma variedade de tarefas complexas de raciocínio, demonstrando sua eficácia na melhoria do desempenho de grandes modelos de linguagem.

Vamos explorar alguns exemplos de como a solicitação do CoT pode ser usada em diferentes domínios.

Raciocínio aritmético

Uma das aplicações mais diretas do prompt CoT é em tarefas de raciocínio aritmético. Ao gerar etapas intermediárias de raciocínio, o prompt CoT pode ajudar os modelos de linguagem a resolver problemas aritméticos de várias etapas com mais precisão.

Por exemplo, considere o seguinte problema:

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

Usando o prompt CoT, o modelo de linguagem pode gerar uma cadeia de pensamento como esta:

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.

Ao dividir o problema em etapas menores, o prompt CoT permite que o modelo de linguagem raciocine através do problema aritmético de forma mais eficaz.

Raciocínio de bom senso

A solicitação do CoT também se mostrou promissora no combate a tarefas de raciocínio de bom senso, que exigem uma compreensão profunda do conhecimento cotidiano e do pensamento lógico.

Por exemplo, considere a seguinte questão:

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

Um modelo de linguagem usando prompts CoT pode gerar a seguinte cadeia de pensamento:

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.

Ao gerar etapas intermediárias de raciocínio, o prompt CoT permite que o modelo de linguagem demonstre uma compreensão mais clara da situação e forneça uma solução lógica.

Raciocínio Simbólico

A solicitação do CoT também foi aplicada a tarefas de raciocínio simbólico, que envolvem manipulação e raciocínio com símbolos e conceitos abstratos.

Por exemplo, considere o seguinte problema:

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

Usando o prompt CoT, o modelo de linguagem pode gerar uma cadeia de pensamento como esta:

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.

Ao gerar etapas intermediárias de raciocínio, o prompt CoT permite que o modelo de linguagem lide com tarefas de raciocínio simbólico abstrato de forma mais eficaz.

Esses exemplos demonstram a versatilidade e a eficácia da solicitação do CoT na melhoria do desempenho de grandes modelos de linguagem em tarefas complexas de raciocínio em diferentes domínios. Ao modelar explicitamente o processo de raciocínio através de etapas intermediárias, a solicitação do CoT aumenta a capacidade do modelo de enfrentar problemas desafiadores e gerar respostas mais precisas e coerentes.

Benefícios da solicitação de cadeia de pensamento

A solicitação de cadeia de pensamento oferece vários benefícios significativos no avanço das capacidades de raciocínio de grandes modelos de linguagem. Vamos explorar algumas das principais vantagens:

Melhor desempenho em tarefas de raciocínio complexo

Um dos principais benefícios do CoT prompting é a sua capacidade de melhorar o desempenho de modelos de linguagem em tarefas complexas de raciocínio. Ao gerar etapas intermediárias de raciocínio, o prompt CoT permite que os modelos decomponham problemas complexos em subproblemas mais gerenciáveis. Esta abordagem passo a passo permite que o modelo mantenha o foco e a coerência durante todo o processo de raciocínio, levando a resultados mais precisos e confiáveis.

Estudos demonstraram que os modelos de linguagem treinados com estímulos CoT superam consistentemente aqueles treinados com métodos tradicionais de estímulo em uma ampla gama de tarefas complexas de raciocínio. A modelagem explícita do processo de raciocínio através de etapas intermediárias provou ser uma técnica poderosa para melhorar a capacidade do modelo de lidar com problemas desafiadores que exigem raciocínio em múltiplas etapas.

Interpretabilidade aprimorada do processo de raciocínio

Outro benefício significativo da solicitação do CoT é a melhor interpretabilidade do processo de raciocínio. Ao gerar uma cadeia de pensamento, o modelo de linguagem fornece uma explicação clara e transparente de como chegou à resposta final. Esta análise passo a passo do processo de raciocínio permite aos usuários compreender o processo de pensamento do modelo e avaliar a validade de suas conclusões.

A interpretabilidade oferecida pela solicitação do CoT é particularmente valiosa em domínios onde o próprio processo de raciocínio é de interesse, como em ambientes educacionais ou em sistemas que exigem IA explicável. Ao fornecer insights sobre o raciocínio do modelo, a solicitação do CoT facilita a confiança e a responsabilidade no uso de grandes modelos de linguagem.

Potencial de generalização para várias tarefas de raciocínio

A solicitação do CoT demonstrou seu potencial de generalização para uma ampla gama de tarefas de raciocínio. Embora a técnica tenha sido aplicada com sucesso a domínios específicos, como raciocínio aritmético, raciocínio de senso comum e raciocínio simbólico, os princípios subjacentes da solicitação CoT podem ser estendidos a outros tipos de tarefas de raciocínio complexas.

A capacidade de gerar etapas intermediárias de raciocínio é uma habilidade fundamental que pode ser aproveitada em diferentes domínios de problemas. Ao ajustar modelos de linguagem em conjuntos de dados que demonstram o processo de raciocínio desejado, a solicitação do CoT pode ser adaptada para lidar com novas tarefas de raciocínio, expandindo a sua aplicabilidade e impacto.

Facilitando o desenvolvimento de sistemas de IA mais capazes

A solicitação do CoT desempenha um papel crucial na facilitação do desenvolvimento de sistemas de IA mais capazes e inteligentes. Ao melhorar as capacidades de raciocínio de grandes modelos de linguagem, a solicitação do CoT contribui para a criação de sistemas de IA que podem resolver problemas complexos e apresentar níveis mais elevados de compreensão.

À medida que os sistemas de IA se tornam mais sofisticados e são implantados em vários domínios, a capacidade de realizar tarefas complexas de raciocínio torna-se cada vez mais importante. A solicitação do CoT fornece uma ferramenta poderosa para aprimorar as habilidades de raciocínio desses sistemas, permitindo-lhes lidar com problemas mais desafiadores e tomar decisões mais informadas.

Um Resumo Rápido

O prompt CoT é uma técnica poderosa que aprimora as capacidades de raciocínio de grandes modelos de linguagem, gerando etapas intermediárias de raciocínio. Ao dividir problemas complexos em subproblemas menores e mais gerenciáveis, a solicitação do CoT permite que os modelos enfrentem tarefas de raciocínio desafiadoras de maneira mais eficaz. Esta abordagem melhora o desempenho, melhora a interpretabilidade e facilita o desenvolvimento de sistemas de IA mais capazes.

Perguntas frequentes

Como funciona o prompt da Cadeia de Pensamento (CoT)?

A solicitação CoT funciona gerando uma série de etapas intermediárias de raciocínio que guiam o modelo de linguagem através do processo de raciocínio, dividindo problemas complexos em subproblemas menores e mais gerenciáveis.

Quais são os benefícios de usar sugestões de cadeia de pensamento?

Os benefícios da solicitação CoT incluem melhor desempenho em tarefas de raciocínio complexas, melhor interpretabilidade do processo de raciocínio, potencial de generalização para várias tarefas de raciocínio e facilitação do desenvolvimento de sistemas de IA mais capazes.

Quais são alguns exemplos de tarefas que podem ser melhoradas com sugestões de cadeia de pensamento?

Alguns exemplos de tarefas que podem ser melhoradas com a solicitação do CoT incluem raciocínio aritmético, raciocínio de senso comum, raciocínio simbólico e outras tarefas de raciocínio complexas que requerem múltiplas etapas de pensamento lógico.