ในปีที่ผ่านมา, โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีความก้าวหน้าอย่างน่าทึ่งในด้านความสามารถในการทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ โมเดลเหล่านี้ เช่น GPT ของ OpenAI และ Claude ของ Anthropic ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม เมื่อพูดถึงงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้การคิดเชิงตรรกะหลายขั้นตอน วิธีการกระตุ้นแบบเดิมๆ มักจะล้มเหลว นี่คือจุดที่การกระตุ้นแบบ Chain-of-Thought (CoT) เข้ามามีบทบาท โดยนำเสนอพลังอันทรงพลัง วิศวกรรมพรอมต์ เทคนิคในการปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่

ประเด็นที่สำคัญ

1. CoT prompting ช่วยเพิ่มความสามารถในการให้เหตุผลโดยการสร้างขั้นตอนระดับกลาง
2. โดยแยกปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นปัญหาย่อยที่เล็กลงและจัดการได้
3. ประโยชน์ที่ได้รับ ได้แก่ ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ความสามารถในการตีความ และลักษณะทั่วไป
4. การพร้อมท์ CoT ใช้กับการคำนวณ สามัญสำนึก และการใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์
5. มีศักยภาพที่จะส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อ AI ในโดเมนที่หลากหลาย

การกระตุ้นแบบลูกโซ่แห่งความคิด (CoT) คืออะไร

การกระตุ้นลูกโซ่แห่งความคิดเป็นเทคนิคที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อน โดยการสนับสนุนให้แบบจำลองสร้างขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลาง ต่างจากวิธีการแจ้งแบบเดิม ซึ่งโดยปกติจะเป็นการแจ้งครั้งเดียวและคาดหวังคำตอบโดยตรง การแจ้ง CoT จะแบ่งกระบวนการให้เหตุผลออกเป็นชุดขั้นตอนเล็กๆ ที่เชื่อมโยงถึงกัน

โดยแก่นแท้แล้ว CoT prompting เกี่ยวข้องกับการกระตุ้นโมเดลภาษาด้วยคำถามหรือปัญหา จากนั้นแนะนำให้โมเดลภาษาสร้างห่วงโซ่ความคิด ซึ่งเป็นลำดับขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลางที่นำไปสู่คำตอบสุดท้าย ด้วยการสร้างแบบจำลองกระบวนการให้เหตุผลอย่างชัดเจน CoT prompting ช่วยให้โมเดลภาษาสามารถจัดการกับงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ข้อดีที่สำคัญประการหนึ่งของ CoT prompting คือช่วยให้โมเดลภาษาสามารถแยกแยะปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นปัญหาย่อยที่สามารถจัดการได้มากขึ้น โดยการสร้างขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลาง แบบจำลองสามารถแบ่งงานการให้เหตุผลโดยรวมออกเป็นขั้นตอนที่เล็กลงและเน้นมากขึ้น แนวทางนี้ช่วยให้แบบจำลองรักษาความสอดคล้องกันและลดโอกาสที่จะสูญเสียการติดตามกระบวนการให้เหตุผล

CoT prompting แสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่น่าหวังในการปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนที่หลากหลาย รวมถึงการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ การใช้เหตุผลทั่วไป และการใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ ด้วยการใช้ประโยชน์จากขั้นตอนการใช้เหตุผลระดับกลาง CoT prompting ช่วยให้โมเดลภาษาสามารถแสดงความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับปัญหาที่เกิดขึ้น และสร้างการตอบสนองที่แม่นยำและสอดคล้องกันมากขึ้น

การกระตุ้นแบบมาตรฐานเทียบกับ COT (Wei et al., Google Research, Brain Team)

การกระตุ้นเตือนแบบลูกโซ่ทำงานอย่างไร

การกระตุ้น CoT ทำงานโดยการสร้างชุดขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลางที่แนะนำโมเดลภาษาผ่านกระบวนการให้เหตุผล แทนที่จะเพียงแค่แจ้งและคาดหวังคำตอบโดยตรง CoT prompting จะกระตุ้นให้โมเดลแยกย่อยปัญหาออกเป็นขั้นตอนเล็กๆ ที่สามารถจัดการได้ง่ายกว่า

กระบวนการเริ่มต้นด้วยการนำเสนอแบบจำลองภาษาพร้อมข้อความที่สรุปงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนในปัจจุบัน ข้อความแจ้งนี้อาจอยู่ในรูปแบบของคำถาม ข้อความเกี่ยวกับปัญหา หรือสถานการณ์ที่ต้องใช้การคิดเชิงตรรกะ เมื่อได้รับพร้อมต์ แบบจำลองจะสร้างลำดับขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลางที่นำไปสู่คำตอบสุดท้าย

แต่ละขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลางในห่วงโซ่ความคิดแสดงถึงปัญหาย่อยเล็กๆ ที่เน้นไปที่แบบจำลองจำเป็นต้องแก้ไข ด้วยการสร้างขั้นตอนเหล่านี้ แบบจำลองสามารถเข้าถึงงานการให้เหตุผลโดยรวมในลักษณะที่มีโครงสร้างและเป็นระบบมากขึ้น ขั้นตอนระหว่างกลางช่วยให้แบบจำลองสามารถรักษาความเชื่อมโยงและติดตามกระบวนการให้เหตุผล ช่วยลดโอกาสที่จะสูญเสียสมาธิหรือสร้างข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง

เมื่อแบบจำลองดำเนินไปตามห่วงโซ่ความคิด มันจะสร้างจากขั้นตอนการให้เหตุผลก่อนหน้านี้เพื่อให้ได้คำตอบสุดท้าย แต่ละขั้นตอนในห่วงโซ่เชื่อมต่อกับขั้นตอนก่อนหน้าและขั้นตอนต่อๆ ไป ก่อให้เกิดกระแสของการให้เหตุผลเชิงตรรกะ วิธีการทีละขั้นตอนนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถจัดการกับงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากสามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาย่อยทีละข้อในขณะที่ยังคงรักษาบริบทโดยรวมไว้

การสร้างขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลางใน CoT prompting โดยทั่วไปจะทำได้ผ่านการแจ้งเตือนและเทคนิคการฝึกอบรมที่ออกแบบมาอย่างรอบคอบ นักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานสามารถใช้วิธีการต่างๆ เพื่อสนับสนุนแบบจำลองให้สร้างห่วงโซ่ความคิด เช่น การยกตัวอย่างการให้เหตุผลทีละขั้นตอน การใช้โทเค็นพิเศษเพื่อระบุจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของขั้นตอนการให้เหตุผลแต่ละขั้นตอน หรือการปรับแต่งแบบจำลองอย่างละเอียด บนชุดข้อมูลที่แสดงให้เห็นถึงกระบวนการให้เหตุผลที่ต้องการ

กระบวนการแจ้ง COT 5 ขั้นตอน

ด้วยการแนะนำโมเดลภาษาผ่านกระบวนการให้เหตุผลโดยใช้ขั้นตอนกลาง การพร้อมท์ CoT ช่วยให้โมเดลสามารถแก้ปัญหางานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น การสร้างแบบจำลองที่ชัดเจนของกระบวนการให้เหตุผลยังช่วยเพิ่มความสามารถในการตีความผลลัพธ์ของแบบจำลอง เนื่องจากห่วงโซ่ความคิดที่สร้างขึ้นให้ข้อมูลเชิงลึกว่าแบบจำลองมาถึงคำตอบสุดท้ายได้อย่างไร

ตัวอย่างของการกระตุ้นเตือนแบบลูกโซ่แห่งความคิด

CoT prompting ได้รับการนำไปใช้กับงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนหลากหลายอย่างประสบความสำเร็จ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในการปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่

เรามาสำรวจตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ว่า CoT prompting สามารถใช้ในโดเมนต่างๆ ได้อย่างไร

การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์

หนึ่งในแอปพลิเคชันที่ตรงไปตรงมาที่สุดของ CoT prompting คืองานการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ ด้วยการสร้างขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลาง การแจ้ง CoT สามารถช่วยแบบจำลองภาษาแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์หลายขั้นตอนได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ตัวอย่างเช่น พิจารณาปัญหาต่อไปนี้:

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

การใช้ CoT prompting โมเดลภาษาสามารถสร้างห่วงโซ่ความคิดดังนี้:

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.

ด้วยการแบ่งปัญหาออกเป็นขั้นตอนเล็กๆ CoT prompting จะทำให้โมเดลภาษาสามารถให้เหตุผลผ่านปัญหาทางคณิตศาสตร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การใช้เหตุผลร่วมกัน

การกระตุ้น CoT ยังแสดงให้เห็นถึงแนวทางในการจัดการกับงานการใช้เหตุผลทั่วไป ซึ่งต้องใช้ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความรู้ในชีวิตประจำวันและการคิดเชิงตรรกะ

ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาคำถามต่อไปนี้:

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

โมเดลภาษาที่ใช้ CoT prompting อาจสร้างสายความคิดต่อไปนี้:

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.

ด้วยการสร้างขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลาง การกระตุ้น CoT ช่วยให้โมเดลภาษาสามารถแสดงให้เห็นความเข้าใจที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสถานการณ์ และมอบวิธีแก้ปัญหาเชิงตรรกะ

การใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์

การกระตุ้น CoT ยังถูกนำไปใช้กับงานการให้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการจัดการและการให้เหตุผลด้วยสัญลักษณ์และแนวคิดที่เป็นนามธรรม

ตัวอย่างเช่น พิจารณาปัญหาต่อไปนี้:

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

การใช้ CoT prompting โมเดลภาษาสามารถสร้างห่วงโซ่ความคิดดังนี้:

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.

ด้วยการสร้างขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลาง CoT prompting ช่วยให้โมเดลภาษาสามารถจัดการงานการให้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์เชิงนามธรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความเก่งกาจและประสิทธิผลของ CoT prompting ในการปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนในโดเมนต่างๆ ด้วยการสร้างแบบจำลองกระบวนการให้เหตุผลอย่างชัดเจนผ่านขั้นตอนกลาง CoT prompting ช่วยเพิ่มความสามารถของแบบจำลองในการจัดการกับปัญหาที่ท้าทาย และสร้างการตอบสนองที่แม่นยำและสอดคล้องกันมากขึ้น

ประโยชน์ของการกระตุ้นเตือนแบบลูกโซ่แห่งความคิด

การกระตุ้นเตือนแบบลูกโซ่แห่งความคิดมีประโยชน์ที่สำคัญหลายประการในการพัฒนาความสามารถในการให้เหตุผลของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ มาสำรวจข้อดีที่สำคัญบางประการกัน:

ปรับปรุงประสิทธิภาพในงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน

ประโยชน์หลักประการหนึ่งของ CoT prompting คือความสามารถในการปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองภาษาในงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อน ด้วยการสร้างขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลาง CoT prompting ช่วยให้แบบจำลองสามารถแยกย่อยปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นปัญหาย่อยที่สามารถจัดการได้มากขึ้น วิธีการทีละขั้นตอนนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถรักษาจุดสนใจและการเชื่อมโยงกันตลอดกระบวนการให้เหตุผล ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น

การศึกษาพบว่าแบบจำลองภาษาที่ได้รับการฝึกด้วย CoT prompt มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกด้วยวิธี prompting แบบดั้งเดิมในงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนที่หลากหลาย การสร้างแบบจำลองที่ชัดเจนของกระบวนการให้เหตุผลผ่านขั้นตอนกลางได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงความสามารถของแบบจำลองในการจัดการปัญหาที่ท้าทายที่ต้องใช้เหตุผลหลายขั้นตอน

ปรับปรุงการตีความของกระบวนการให้เหตุผล

ประโยชน์ที่สำคัญอีกประการหนึ่งของ CoT prompting คือความสามารถในการตีความของกระบวนการให้เหตุผลที่เพิ่มขึ้น ด้วยการสร้างห่วงโซ่ความคิด โมเดลภาษาจะให้คำอธิบายที่ชัดเจนและโปร่งใสว่ามาถึงคำตอบสุดท้ายได้อย่างไร การแยกย่อยกระบวนการให้เหตุผลทีละขั้นตอนนี้ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจกระบวนการคิดของแบบจำลองและประเมินความถูกต้องของข้อสรุป

ความสามารถในการตีความที่นำเสนอโดย CoT prompting มีคุณค่าอย่างยิ่งในโดเมนที่กระบวนการให้เหตุผลเป็นที่สนใจ เช่น ในสภาพแวดล้อมด้านการศึกษา หรือในระบบที่ต้องใช้ AI ที่อธิบายได้ ด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้เหตุผลของโมเดล การกระตุ้น CoT ช่วยเพิ่มความไว้วางใจและความรับผิดชอบในการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่

ศักยภาพในการสรุปทั่วไปในงานการใช้เหตุผลต่างๆ

CoT prompting ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการสรุปงานการให้เหตุผลที่หลากหลาย แม้ว่าเทคนิคนี้จะถูกนำไปใช้กับโดเมนเฉพาะอย่างประสบความสำเร็จ เช่น การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ การใช้เหตุผลทั่วไป และการให้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ หลักการพื้นฐานของ CoT prompting สามารถขยายไปยังงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนประเภทอื่นๆ ได้

ความสามารถในการสร้างขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลางเป็นทักษะพื้นฐานที่สามารถนำไปใช้ในขอบเขตปัญหาต่างๆ ด้วยการปรับโมเดลภาษาอย่างละเอียดบนชุดข้อมูลที่แสดงให้เห็นถึงกระบวนการให้เหตุผลที่ต้องการ CoT prompting สามารถปรับให้เข้ากับงานการให้เหตุผลใหม่ๆ ขยายการนำไปใช้และผลกระทบได้

อำนวยความสะดวกในการพัฒนาระบบ AI ที่มีความสามารถมากขึ้น

CoT prompting มีบทบาทสำคัญในการอำนวยความสะดวกในการพัฒนาระบบ AI ที่มีความสามารถและชาญฉลาดยิ่งขึ้น ด้วยการปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ CoT prompting มีส่วนช่วยในการสร้างระบบ AI ที่สามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนและแสดงความเข้าใจในระดับที่สูงขึ้น

เมื่อระบบ AI มีความซับซ้อนมากขึ้นและถูกนำไปใช้งานในโดเมนต่างๆ ความสามารถในการดำเนินการให้เหตุผลที่ซับซ้อนจึงมีความสำคัญมากขึ้น CoT prompting เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการพัฒนาทักษะการใช้เหตุผลของระบบเหล่านี้ ช่วยให้พวกเขาสามารถจัดการกับปัญหาที่ท้าทายมากขึ้นและทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้น

สรุปย่อ

CoT prompting เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยเพิ่มความสามารถในการให้เหตุผลของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่โดยการสร้างขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลาง ด้วยการแบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นปัญหาย่อยที่เล็กลงและจัดการได้มากขึ้น CoT prompting ช่วยให้แบบจำลองสามารถจัดการกับงานการให้เหตุผลที่ท้าทายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แนวทางนี้ปรับปรุงประสิทธิภาพ เพิ่มความสามารถในการตีความ และอำนวยความสะดวกในการพัฒนาระบบ AI ที่มีความสามารถมากขึ้น

คำถามที่พบบ่อย

Chain-of-Thought prompting (CoT) ทำงานอย่างไร

CoT prompting ทำงานโดยการสร้างชุดขั้นตอนการใช้เหตุผลระดับกลางที่แนะนำโมเดลภาษาผ่านกระบวนการให้เหตุผล โดยแยกย่อยปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นปัญหาย่อยที่เล็กลงและจัดการได้มากขึ้น

การใช้การกระตุ้นเตือนแบบลูกโซ่มีประโยชน์อย่างไร

ประโยชน์ของ CoT prompting ได้แก่ ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อน ความสามารถในการตีความกระบวนการให้เหตุผลที่เพิ่มขึ้น ศักยภาพในการสรุปทั่วไปในงานการให้เหตุผลต่างๆ และอำนวยความสะดวกในการพัฒนาระบบ AI ที่มีความสามารถมากขึ้น

มีตัวอย่างงานใดบ้างที่สามารถปรับปรุงได้ด้วยการกระตุ้นเตือนแบบลูกโซ่

ตัวอย่างของงานที่สามารถปรับปรุงได้ด้วย CoT prompting ได้แก่ การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ การใช้เหตุผลทั่วไป การใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ และงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนอื่นๆ ที่ต้องใช้การคิดเชิงตรรกะหลายขั้นตอน