Prompt engineering
Senaste Moderna Framsteg inom Promptteknik: En Omfattande Guide
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google
Promptteknik, konsten och vetenskapen att skapa promptrar som framkallar önskade svar från stora språkmodeller, har blivit ett viktigt område för forskning och utveckling.
Från att förbättra resonemangs förmågor till att möjliggöra en sömlös integration med externa verktyg och program, är de senaste framstegen inom promptteknik på väg att öppna nya gränser inom artificiell intelligens. Här diskuterar vi de senaste banbrytande teknikerna och strategierna som formar framtidens promptteknik.
Promptteknik
Avancerade Promptstrategier för Komplex Problemlösning
Medan CoT-promptning har visat sig vara effektiv för många resonemangs uppgifter, har forskare undersökt mer avancerade promptstrategier för att hantera ännu mer komplexa problem. En sådan strategi är Least-to-Most-promptning, som bryter ner ett komplext problem i mindre, hanterbara delproblem som löses oberoende och sedan kombineras för att nå den slutliga lösningen.
En annan innovativ teknik är Tree of Thoughts (ToT)-promptning, som tillåter den stora språkmodellen att generera flera resonemangslinjer eller “tankar” parallellt, utvärdera sin egen framsteg mot lösningen och backa eller utforska alternativa vägar vid behov. Denna strategi använder sökalgoritmer som bredast-först eller djupast-först-sökning, vilket möjliggör för den stora språkmodellen att engagera sig i lookahead och backtracking under problemlösningsprocessen.
Integrering av Stora Språkmodeller med Externa Verktyg och Program
Medan stora språkmodeller är otroligt kraftfulla, har de inneboende begränsningar, såsom oförmåga att komma åt uppdaterad information eller utföra exakt matematiskt resonemang. För att hantera dessa begränsningar har forskare utvecklat tekniker som möjliggör för stora språkmodeller att integreras sömlöst med externa verktyg och program.
Ett anmärkningsvärt exempel är Toolformer, som lär stora språkmodeller att identifiera scenarier som kräver användning av externa verktyg, specificera vilket verktyg som ska användas, tillhandahålla relevant indata och inkorporera verktygets utdata i den slutliga svaret. Denna strategi involverar konstruktion av en syntetisk träningsdataset som demonstrerar rätt användning av olika text-till-text-API:er.
En annan innovativ ramverk, Chameleon, tar en “plug-and-play”-ansats, som tillåter en central stora språkmodell-baserad kontroller att generera naturligt språkprogram som komponerar och kör en mängd olika verktyg, inklusive stora språkmodeller, visionmodeller, webbsökningmotorer och Python-funktioner. Denna modulära ansats möjliggör för Chameleon att hantera komplexa, multimodala resonemangs uppgifter genom att utnyttja styrkorna hos olika verktyg och modeller.
Grundläggande Promptstrategier
Nollskotts-Promptning
Nollskotts-promptning innebär att beskriva uppgiften i prompten och be modellen att lösa den utan några exempel. Till exempel, för att översätta “ost” till franska, kan en nollskotts-prompt vara:
Översätt följande engelska ord till franska: ost.
Denna strategi är enkel men kan begränsas av uppgiftsbeskrivningarnas tvetydighet.
Fåskotts-Promptning
Fåskotts-promptning förbättrar nollskotts-promptning genom att inkludera flera exempel på uppgiften. Till exempel:
Översätt följande engelska ord till franska:
1. äpple => pomme
2. hus => maison
3. ost => fromage
Denna metod minskar tvetydigheten och ger en tydligare vägledning för modellen, som utnyttjar dess förmåga till inkontext-lärande.
Instruktions-Promptning
Instruktions-promptning beskriver explicit det önskade svaret, vilket är särskilt effektivt med modeller som tränats för att följa instruktioner. Till exempel:
Översätt ordet "ost" till franska. Den korrekta översättningen är "fromage."
Modeller som GPT-4 har finjusterats för att följa sådana instruktioner exakt.
… (resten av översättningen)
_hela översättningen fortsätter enligt samma mönster_
