提示工程 – Unite.AI

2025年7月28日 2025年7月28日

作者 Alex McFarland

什么是JSON提示以及为什么大家都在谈论它？

大家都在谈论JSON提示，就像它是人工智能领域的下一个大事。看，这就是问题所在。就像其他任何被炒作的“革命性”人工智能技术一样，JSON提示并不是唯一的答案。它只是结构化人工智能输入和上下文的一种方式——您也可以使用XML、Markdown或其他格式。真正的突破并不是JSON本身，而是结构化输入比非结构化输入更好。每一次。但是，JSON碰巧是最快被采用的一种格式，这是有原因的。所以，这就是我们今天要探讨的内容。当前人工智能使用存在的问题想想你最后一次尝试让ChatGPT或Claude做某些具体事情。也许你想让它分析客户反馈并提取关键主题。所以你写了类似这样的内容：“请查看这些客户评论并找出主要问题，按类别组织它们，并包括每个问题被提及的次数。”看起来很清楚，对吧？但是人工智能需要弄清楚以下几点：什么是“主要问题”和次要问题的标准? 应该使用什么类别? 如何格式化输出? 是否应该包括直接引语? 分析应该多详细? 人工智能用猜测来填补这些空白。有时它猜对了，有时猜错了。这就是为什么你每次运行相同提示时都会得到截然不同的结果。JSON提示的引入JSON（JavaScript对象表示法）并不是新东西。它已经存在于21世纪初。它只是一个结构化信息的方式，既人类又计算机都可以轻松阅读。让我们看看相同的客户反馈请求在JSON中是什么样子：{ "task": "analyze_customer_feedback", "analysis_type": "thematic", "output_structure": { "themes": { "include": ["theme_name", "frequency_count", "severity_rating"], "minimum_mentions": 3 }, "categories": ["product_issues", "service_issues", "pricing",...

2025年2月21日 2025年2月21日

作者 Dr. Tehseen Zia

强化学习遇上链式思维：将大型语言模型转变为自主推理代理

作者 Dr. Tehseen Zia

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）方面取得了显著进步，擅长文本生成、翻译和摘要任务。然而，它们在逻辑推理方面仍然存在挑战。传统的LLMs是为预测下一个词而设计的，依赖于统计模式识别而不是结构化推理。这限制了它们解决复杂问题和自适应新场景的能力。为了克服这些局限性，研究人员将强化学习（RL）与链式思维（CoT）提示相结合，实现LLMs开发高级推理能力。这一突破导致了像DeepSeek R1这样的模型的出现，它们展示了令人印象深刻的逻辑推理能力。通过将强化学习的自适应学习过程与CoT的结构化问题解决方法相结合，LLMs正在演变为自主推理代理，能够以更高的效率、准确性和适应性处理复杂挑战。LLMs中自主推理的需求传统LLMs的局限性尽管LLMs具有令人印象深刻的能力，但它们在推理和问题解决方面存在固有的局限性。它们根据统计概率生成响应，而不是逻辑推导，导致表面层面的答案可能缺乏深度和推理。与人类不同，人类可以系统地将问题分解为较小的可管理部分，LLMs在结构化问题解决方面存在困难。它们经常无法保持逻辑一致性，导致幻觉或矛盾的响应。另外，LLMs在单个步骤中生成文本，没有内部机制来验证或改进其输出，人类的自我反思过程除外。这些局限性使得它们在需要深度推理的任务中不可靠。链式思维（CoT）提示的不足引入CoT提示提高了LLMs处理多步骤推理的能力，通过在到达最终答案之前显式生成中间步骤。这种结构化方法的灵感来自人类的问题解决技术。尽管其有效性，CoT推理从根本上依赖于人工设计的提示，这意味着模型不能自然发展推理技能。另外，CoT的有效性与任务特定的提示相关，需要大量的工程努力来设计不同的问题的提示。另外，LLMs不能自主地认识到何时应用CoT，因此它们的推理能力仅限于预定义的指令。这种缺乏自给自足的特性凸显了需要一个更自主的推理框架的必要性。推理中强化学习的需求强化学习（RL）为传统的人工设计CoT提示的局限性提供了一个有力的解决方案，允许LLMs动态地发展推理技能，而不是依赖静态的人类输入。与传统方法不同，模型从大量预先存在的数据中学习，RL使模型能够通过迭代学习来改进其问题解决过程。通过使用基于奖励的反馈机制，RL帮助LLMs建立内部推理框架，提高它们在不同任务中的一般化能力。这使得模型更加适应性、可扩展性和自我改进，能够处理复杂推理而无需手动微调。另外，RL使模型能够自我纠正，减少其输出中的幻觉和逻辑不一致，使其在实际应用中更加可靠。强化学习如何增强LLMs中的推理 LLMs中的强化学习工作原理强化学习是一种机器学习范式，其中代理（在本例中为LLM）与环境（例如复杂问题）交互，以最大化累积奖励。与监督学习不同，模型在标记数据集上进行训练，RL使模型能够通过试错学习，根据反馈不断改进其响应。RL过程从LLM接收初始问题提示开始，作为其初始状态。然后，模型生成推理步骤，作为环境中的动作。奖励函数评估此动作，为逻辑、准确的响应提供正强化，并惩罚错误或不一致。随着时间的推移，模型学习优化其推理策略，调整其内部策略以最大化奖励。随着模型迭代此过程，它逐渐提高其结构化思维，导致输出更加连贯和可靠。 DeepSeek R1：使用RL和CoT推理提高逻辑推理 DeepSeek R1是将RL与CoT推理相结合以增强LLMs中的逻辑问题解决能力的典型例子。虽然其他模型严重依赖人工设计的提示，但这种组合使DeepSeek R1能够动态地改进其推理策略。因此，模型可以自主地确定将复杂问题分解为较小步骤的最有效方法，并生成结构化、连贯的响应。DeepSeek R1的一个关键创新是其使用群组相对政策优化（GRPO）。这种技术使模型能够不断地将新响应与之前的尝试进行比较，并强化那些显示改进的响应。与传统的RL方法不同，优化绝对正确性，GRPO专注于相对进步，允许模型在时间上迭代地改进其方法。这种过程使DeepSeek R1能够从成功和失败中学习，而不是依赖于显式的人类干预来逐渐提高其推理效率在广泛的问题域中。DeepSeek R1成功的另一个关键因素是其自我纠正和优化逻辑序列的能力。通过识别其推理链中的不一致性，模型可以识别其响应中的弱点并相应地改进它们。这种迭代过程通过最小化幻觉和逻辑不一致提高准确性和可靠性。 LLMs中的强化学习挑战虽然RL已显示出使LLMs自主推理的巨大潜力，但它并非没有挑战。应用RL于LLMs的一个最大挑战是定义实用的奖励函数。如果奖励系统优先考虑流畅度而不是逻辑正确性，模型可能会产生听起来合理但缺乏真正推理的响应。另外，RL必须平衡探索和开发——过度拟合的模型可能会优化特定的奖励最大化策略，从而变得僵化，限制其在不同问题中的一般化推理能力。另一个重大问题是使用RL和CoT推理来改进LLMs的计算成本。RL训练需要大量资源，使大规模实施变得昂贵和复杂。尽管存在这些挑战，RL仍然是增强LLMs推理和推动持续研究和创新的有前途的方法。未来方向：朝着自我改进的人工智能人工智能推理的下一个阶段在于持续学习和自我改进。研究人员正在探索元学习技术，使LLMs能够随着时间的推移改进其推理。一种有前途的方法是自我游戏强化学习，模型挑战和批评其响应，从而进一步提高其自主推理能力。另外，结合RL和知识图推理的混合模型可能会通过将结构化知识纳入学习过程来提高逻辑一致性和事实准确性。然而，随着RL驱动的AI系统继续演变，解决伦理问题（例如确保公平、透明和偏见缓解）对于构建可信赖和负责任的AI推理模型至关重要。结论将强化学习与链式思维问题解决相结合是将LLMs转变为自主推理代理的重要一步。通过使LLMs能够参与批判性思维而不是简单的模式识别，RL和CoT促进了从静态、提示依赖的响应到动态、基于反馈的学习的转变。 LLMs的未来在于能够通过复杂问题和适应新场景而不是简单地生成文本序列来推理的模型。随着RL技术的进步，我们越来越接近能够独立、逻辑推理的AI系统，涵盖医疗保健、科学研究、法律分析和复杂决策等多个领域。随着RL技术的进步，我们将越来越接近能够在各个领域进行独立逻辑推理的AI系统，包括医疗保健、科学研究、法律分析和复杂决策。

2024年12月3日 2024年12月3日

作者 Alex McFarland

Claude功能实现自定义写作风格

作者 Alex McFarland

让我们从一个我们都知道的事情开始 – AI的回复经常听起来像来自AI。一切可能感觉有点太过精致，结构化，或者陈词滥调。这一直是使AI真正有用于日常交流的最大障碍之一。想象一下您曾经与AI进行的每一次交互 – 它们可能经常遵循相同的模式：精确，技术上正确，但缺乏人类的触感。就像与一个人交谈，他从教科书中学习了交流，而不是通过真正的对话。为了终于解决这个问题，Anthropic刚刚为Claude推出了一个改变游戏规则的功能，直接解决了这个问题。与其强迫用户适应AI的交流方式，他们已经颠倒了剧本 – 现在Claude适应您的风格。为什么这是一个大问题？想想我们在现实生活中如何交流。你可能不会在团队会议中使用与与朋友聊天相同的语气。你自然会根据上下文调整你的风格。这就是这个新功能带来的东西 – 能够匹配你的自然交流模式。技术框架那么，这实际上是如何在底层工作的？Claude风格适应的技术非常有趣。与简单的文本匹配或基于模板的方法不同，它是建立在分析多个写作特征层的高级模式识别之上的。当您与Claude交互时，它不仅仅是处理个别单词 – 它正在理解您交流的整个结构。这包括：句子模式和长度变化思想之间的过渡风格单词选择模式结构组织偏好该系统带有三个核心预设风格，作为基础框架：正式: 适用于需要精致的专业风格简洁: 适用于直接的交流解释性: 适用于详细的解释和教学时刻这种灵活性标志着一个显著的转变，从我们以前看到的一刀切的方法转变为更加个性化的方法。训练方法是事情变得真正有趣的地方。与其仅仅模仿表面模式，Claude分析写作样本以了解交流的更深层次结构 – 那些使您的写作独特的微妙模式。就像教AI识别您的交流指纹一样。掌握风格训练的艺术让我们深入了解这个系统的特别之处 –...

2024年11月20日 2024年11月20日

作者 Alex McFarland

您的 AI 更强大 Than 您想象

作者 Alex McFarland

一组科学家刚刚发现了一些东西，这改变了我们对 AI 能力的很多看法。您的模型不仅仅是在处理信息 – 它们正在开发复杂的能力，这些能力远远超出了它们的训练。为了解锁这些能力，我们需要改变我们与它们交互的方式。概念空间革命还记得我们曾经认为 AI 只是匹配模式吗？新研究已经通过绘制所谓的 “概念空间” 来揭开 AI 学习的黑盒。想象 AI 学习是一个多维地图，每个坐标代表一个不同的概念 – 比如颜色、形状或大小。通过观察 AI 模型在训练过程中如何在这个空间中移动，研究人员发现了意外的东西：AI 系统不仅仅是记忆 – 它们在不同速度下构建概念的复杂理解。“通过在这个空间中描述学习动态，我们确定了概念学习的速度是如何由数据属性控制的，” 研究团队指出。换句话说，一些概念比其他概念更快地被学习，这取决于它们在训练数据中如何突出。这里的趣味之处在于：当 AI 模型学习这些概念时，它们不仅仅将它们存储为孤立的信息片段。它们实际上开发了将这些概念以我们从未明确教导的方式组合和匹配的能力。就像它们正在构建自己的创造性工具包 –...

2024年11月13日 2024年11月13日

作者 Alex McFarland

刮擦板技术：结构化思维与 AI

作者 Alex McFarland

刮擦板技术从根本上改变了我们与大型语言模型（LLM）的交互方式。与传统的提示不同，我们只是陈述我们的请求并希望得到最好的结果，刮擦板技术创建了一个结构化思维过程，既你又可以遵循。考虑这种常见场景：当要求 LLM 分析客户购买模式时，典型的提示可能直接请求分析。结果？通常是一个仓促或不匹配的响应，缺乏关键考虑因素。这就是刮擦板技术发挥作用的地方。与其直接跳入解决方案，刮擦板技术引入了一个关键的规划阶段。通过使用 <scratchpad> 标签，你创建了一个空间，LLM 可以：规划其方法，然后执行将复杂问题分解为可管理的组件提前识别潜在的陷阱允许在投资错误方向之前进行更正真正的力量在于透明度。当你可以看到 LLM 如何处理你的请求时，你可以立即发现误解并引导它朝着你的预期结果。构建你的第一个刮擦板刮擦板提示的基本结构由三个关键元素组成：初始请求：清楚地提出你的任务，但不要就此止步。包括关于你的目标和任何特定要求的上下文。刮擦板指令：: 指导 LLM 使用 <scratchpad> 标签来规划其方法。具体说明你希望在规划阶段看到什么。审查循环：: 审查拟议的方法，并在继续之前进行必要的改进。让我们通过一个实践例子来说明。与其简单地请求市场分析，我们可以这样构建它：基本的刮擦板响应可能如下所示：此规划阶段揭示了...

2024年10月15日 2024年10月15日

作者 Alex McFarland

超越思维链：思维偏好优化如何推进大型语言模型的发展

作者 Alex McFarland

一项由Meta、UC Berkeley和NYU的研究团队开发的开创性新技术，承诺提高AI系统处理一般任务的能力。这种方法被称为“思维偏好优化”（TPO），旨在使大型语言模型（LLM）在其响应中更加深思熟虑和有意图。TPO背后的合作汇集了来自AI研究领域的顶尖机构的专业知识。思维偏好优化的机制在其核心，TPO通过鼓励AI模型在产生最终答案之前生成“思维步骤”来工作。这一过程模仿了人类的认知过程，我们经常在表达我们的回答之前思考一个问题或问题。该技术涉及几个关键步骤：模型被提示在回答查询之前生成思维步骤。创建多个输出，每个输出都有其自己的思维步骤和最终答案。评估模型仅评估最终答案，而不是思维步骤本身。然后，模型通过基于这些评估的偏好优化进行训练。这种方法与以前的技术（如链式思维（CoT）提示）有显著差异。虽然CoT主要用于数学和逻辑任务，但TPO旨在具有更广泛的实用性，适用于各种查询和指令。此外，TPO不需要对思维过程进行明确的监督，允许模型发展自己的有效思维策略。另一个关键的区别是TPO克服了包含人类思维过程的有限训练数据的挑战。通过专注于最终输出的评估而不是中间步骤，TPO允许更灵活和多样化的思维模式出现。实验设置和结果为了测试TPO的有效性，研究人员使用了两个著名的AI语言模型基准：AlpacaEval和Arena-Hard。这些基准旨在评估AI模型在广泛任务中的一般指令遵循能力。实验使用Llama-3-8B-Instruct作为种子模型，并使用不同的评判模型进行评估。这种设置使研究人员能够将TPO的性能与基线模型进行比较，并评估其对各种任务的影响。这些实验的结果很有前景，显示出多个类别的改进：推理和问题解决：如预期，TPO在需要逻辑思维和分析的任务中显示出改进。一般知识：有趣的是，该技术还提高了与广泛的事实信息相关的查询的性能。营销：也许令人惊讶的是，TPO在与营销和销售相关的任务中显示出增强的能力。创意任务：研究人员指出，TPO可能在创意写作等领域带来好处，表明“思考”可以帮助规划和构建创意输出。这些改进并不仅限于传统的推理密集型任务，表明TPO有潜力在广泛的应用领域中提高AI性能。AlpacaEval和Arena-Hard基准的胜率显示出与基线模型的显著改进，TPO即使与更大的语言模型相比也取得了具有竞争力的结果。然而，需要注意的是，TPO的当前实现显示出了一些局限性，特别是在数学任务中。研究人员观察到，与基线模型相比，数学问题的性能实际上下降了，这表明可能需要进一步改进以解决特定领域的问题。对AI开发的影响TPO在提高性能方面的成功为AI应用开启了令人兴奋的可能性。除了传统的推理和问题解决任务外，该技术还可以提高AI在创意写作、语言翻译和内容生成方面的能力。通过允许AI“思考”复杂的过程，然后生成输出，我们可能会看到这些领域中更细致和更具上下文的结果。在客户服务中，TPO可能会导致聊天机器人和虚拟助手的回应更加深思熟虑和全面，从而可能提高用户满意度并减少对人类干预的需求。另外，在数据分析领域，这种方法可能使AI能够在从复杂数据集中得出结论之前考虑多种观点和潜在的关联，从而可能带来更深入和更可靠的分析。尽管TPO显示出有前途的结果，但它在当前形式中面临着几个挑战。观察到的数学任务中的下降表明，该技术可能并不在所有领域都具有普遍的益处。这种局限性凸显了对TPO方法进行领域特定改进的必要性。另一个重大挑战是潜在的计算开销增加。生成和评估多个思维路径的过程可能会增加处理时间和资源需求，这可能会限制TPO在需要快速响应的场景中的适用性。此外，当前的研究重点是特定的模型大小，这引发了人们对TPO如何扩展到更大或更小的语言模型的疑问。还有“过度思考”的风险——过度的“思考”可能会导致对于简单任务而言过于复杂或冗长的回应。平衡思考的深度与任务的复杂性将是未来研究和开发的关键领域。未来方向一个关键的研究领域是开发控制AI思维过程的长度和深度的方法。这可能涉及动态调整，允许模型根据任务的复杂性调整其思考的深度。研究人员还可能探索用户定义的参数，允许用户为不同的应用程序指定所需的思考水平。效率优化在这一领域将至关重要。开发算法来找到彻底考虑和快速响应时间之间的最佳平衡可能会显著提高TPO在各个领域和用例中的实用性。随着AI模型继续增长和发展，探索TPO如何随着模型大小而扩展将至关重要。未来的研究方向可能包括：在最先进的语言模型上测试TPO，以评估其对更先进的AI系统的影响调查是否需要更大的模型采用不同的思维生成和评估方法探索TPO是否可以弥合小型和大型模型之间的性能差距，可能使计算资源的使用更加高效这种研究可能会导致更复杂的AI系统的发展，这些系统可以处理日益复杂的任务，同时保持效率和准确性。结论思维偏好优化代表了大型语言模型能力的重大进步。通过鼓励AI系统“思考后再说话”，TPO已经展示了在广泛任务中的改进，可能会革命性地改变我们对AI开发的方法。随着该领域的研究继续进行，我们可以期待看到对该技术的进一步改进，解决当前的局限性并扩展其应用。AI的未来可能涉及不仅仅是处理信息，还会参与更类似人类的认知过程，从而带来更细致、更具上下文和最终更有用的人工智能。

2024年7月22日 2024年7月22日

作者 Aytekin Tank, Jotform创始人

掌握 AI 提示的艺术：5 种高级用户技术

作者 Aytekin Tank, Jotform创始人

大型语言模型（LLM）的使用，如 ChatGPT，在各个行业中迅速增长。甚至科学家也依赖 AI 来撰写或润色他们的工作。最近对 2023 年发表的 500 万项科学研究的分析发现，某些词语的使用，如 “meticulous”、”intricate” 和 “commendable”，急剧增加。这种增加的原因是 LLM 的使用。AI 的影响已经非常巨大，迅速改变着工作场所。但我们仍然处于初期阶段，试图在利用 AI 和不依赖它而损害质量之间找到平衡。在我的公司 Jotform，我们已经将 AI 工具融入其中，以自动化繁琐的任务，或者说“忙碌的工作”，并让员工专注于只有人类才能做的有意义的工作。我认为像 ChatGPT 这样的 AI 工具是有价值的资源——低成本、高效的 AI 助手。但是，正如任何使用过 ChatGPT的人都会告诉你，它并不是...

2024年7月5日 2024年7月5日

作者 Aayush Mittal, Mittal

LLM合成数据生成的全面指南

作者 Aayush, Mittal

div]:bg-bg-300 [&_pre]:-mr-4 md:[&_pre]:-mr-9″> _*]:min-w-0″> 大型语言模型 (LLMs) 不仅是生成类似人类文本的强大工具，也是创建高质量合成数据的工具。这种能力正在改变我们对 AI 开发的方法，特别是在现实世界数据稀缺、昂贵或敏感的场景中。在本综合指南中，我们将探讨 LLM 驱动的合成数据生成，深入研究其方法、应用和最佳实践。 LLM 合成数据生成介绍合成数据生成使用 LLMs 利用这些高级 AI 模型创建模拟现实世界数据的合成数据集。这种方法提供了几个优势：成本效益：生成合成数据通常比收集和注释现实世界数据更便宜。隐私保护：合成数据可以在不暴露敏感信息的情况下创建。可扩展性：LLMs 可以快速生成大量多样化的数据。定制：数据可以根据特定的用例或场景进行定制。让我们从了解使用 LLMs...

2024年6月27日 2024年6月27日

作者 Dr. Assad Abbas

从提示工程到少样本学习：增强 AI 模型响应

作者 Dr. Assad Abbas

人工智能（AI）在过去几年中经历了快速的发展，特别是在自然语言处理（NLP）领域。从模拟人类对话的聊天机器人到可以撰写文章和创作诗歌的复杂模型，AI 的能力已经大大提高。这些进步是由深度学习和大型数据集的可用性所驱动的，使得模型能够以很高的准确率理解和生成类似人类的文本。驱动这些进步的两种关键技术是提示工程和少样本学习。提示工程涉及仔细设计输入以引导 AI 模型产生期望的输出，确保更相关和准确的响应。另一方面，少样本学习使得模型能够从少量示例中泛化，使得 AI 能够在数据有限的任务中表现良好。通过结合这些技术，AI 应用的前景已经大大扩展，导致各个领域的创新。理解提示工程为 AI 模型设计有效的提示既是一门艺术，也是一门科学。它涉及了解模型的能力和局限性，并预测不同输入将如何被解释。一个设计良好的提示可以使 AI 的输出从无意义到有意义。最近的提示工程进步引入了系统化的方法来创建这些输入。研究人员开发了框架，如提示调优，其中提示在训练期间被优化。这样使得模型能够学习最有效的提示以执行各种任务，从而在不同应用中提高性能。像 OpenAI Playground 这样的工具允许用户尝试提示并观察实时效果，使大型语言模型（LLM）更加易用和强大。少样本学习的出现少样本学习是一种技术，模型通过少量示例进行训练。传统的机器学习模型需要大量标记数据才能获得高性能。相比之下，少样本学习模型可以从少量示例中泛化，使得它们高度通用和高效。少样本学习依赖于大型语言模型的预训练知识。这些模型在大量文本数据上训练，已经深刻理解语言模式和结构。当提供少量新任务的示例时，模型可以应用其预先存在的知识来有效地执行任务。例如，如果一个...

DSPy is a framework for algorithmically optimizing LM prompts and weights

2024年6月13日 2024年6月13日

作者 Aayush Mittal, Mittal

使用 DSPy 优化大语言模型：一步一步构建、优化和评估 AI 系统的指南

作者 Aayush, Mittal

随着大语言模型（LLM）的能力不断扩展，开发利用其潜力的强大的 AI 系统变得越来越复杂。传统的方法通常涉及复杂的提示技术、数据生成用于微调以及手动指导以确保遵守特定领域的约束。然而，这个过程可能很繁琐、容易出错，并且严重依赖于人工干预。这就是 DSPy 的用处，DSPy 是一个革命性的框架，旨在简化使用 LLM 的 AI 系统的开发。DSPy 引入了一种系统化的方法来优化 LM 提示和权重，允许开发人员使用最少的手动努力构建复杂的应用程序。在这份综合指南中，我们将探讨 DSPy 的核心原理、其模块化架构以及它提供的强大功能。我们还将深入探讨实际示例，展示 DSPy 如何改变您使用 LLM 开发 AI 系统的方式。什么是 DSPy，为什么需要它？DSPy 是一个框架，它将程序的流程（模块）与每个步骤的参数（LM 提示和权重）分离。这种分离允许系统地优化 LM 提示和权重，允许您构建具有更高可靠性、可预测性和遵守特定领域约束的复杂...

2024年5月27日 2024年5月27日

作者 Aayush Mittal, Mittal

最新现代提示工程的进展：全面指南

作者 Aayush, Mittal

提示工程，即精心设计提示以从大型语言模型（LLM）中获取所需响应的艺术和科学，已经成为研究和开发的一个至关重要的领域。从增强推理能力到实现与外部工具和程序的无缝集成，提示工程的最新进展正在人工智能领域开辟新的前沿。下面我们将讨论那些正在塑造提示工程未来的最新、最先进的技术和策略。复杂问题解决的高级提示策略虽然 CoT 提示已经被证明对许多推理任务是有效的，但研究人员已经探索了更高级的提示策略来解决甚至更复杂的问题。其中一种方法是最少到最多提示，它将复杂问题分解为较小、更易于管理的子问题，这些子问题可以独立解决，然后结合以达到最终解决方案。另一种创新技术是思维树（ToT）提示，它允许 LLM 生成多行推理或“思维”，并评估其在解决方案方面的进展，根据需要回溯或探索替代路径。这种方法利用了广度优先或深度优先搜索等搜索算法，使 LLM 能够在问题解决过程中进行展望和回溯。将 LLM 与外部工具和程序集成虽然 LLM 非常强大，但它们具有固有的局限性，例如无法访问最新信息或进行精确的数学推理。为了解决这些缺点，研究人员已经开发了技术，使 LLM 能够与外部工具和程序无缝集成。一个值得注意的例子是 Toolformer，它教会 LLM 识别需要使用外部工具的场景，指定要使用的工具，提供相关输入，并将工具的输出纳入最终响应。这种方法涉及构建一个合成训练数据集，以展示使用各种文本到文本 API 的正确用法。另一个创新框架 Chameleon 采取了“即插即用”的方法，允许一个中心的 LLM 基础控制器生成自然语言程序，这些程序可以组合和执行一系列工具，包括 LLM、视觉模型、网页搜索引擎和 Python 函数。这种模块化方法使...

2024年5月24日 2024年5月24日

作者 Alex McFarland

什么是 Chain-of-Thought (CoT) 提示？示例和益处

作者 Alex McFarland

近年来，大型语言模型 (LLM) 在理解和生成类似人类的文本方面取得了显著进步。这些模型，如 OpenAI 的 GPT 和 Anthropic 的 Claude，在广泛的自然语言处理任务中表现出色。然而，当涉及到需要多步骤逻辑思考的复杂推理任务时，传统的提示方法往往不够。这就是 Chain-of-Thought (CoT) 提示发挥作用的地方，它提供了一种强大的提示工程技术来提高大型语言模型的推理能力。关键要点 CoT 提示通过生成中间步骤来增强推理能力。它将复杂问题分解为较小、可管理的子问题。益处包括改善性能、提高可解释性和推广能力。 CoT 提示适用于算术推理、常识推理和符号推理。它有可能对人工智能在各个领域产生重大影响。什么是 Chain-of-Thought (CoT) 提示？Chain-of-Thought 提示是一种旨在通过让语言模型生成中间推理步骤来提高其在复杂推理任务上的性能的技术。与传统的提示方法不同，传统方法通常提供一个提示并期待直接答案，CoT 提示将推理过程分解为一系列较小、相互关联的步骤。在其核心，CoT...

2024年3月28日 2024年3月28日

作者 Aayush Mittal, Mittal

加速大型语言模型推理：高效部署技术

作者 Aayush, Mittal

大型语言模型（LLM）如GPT-4、LLaMA和PaLM正在推动自然语言处理的边界。然而，将这些大型模型部署到生产环境中，在计算要求、内存使用、延迟和成本方面提出了重大挑战。随着LLM变得越来越大、越来越强大，优化其推理性能对于现实世界的应用至关重要。在这篇技术深度文章中，我们将探讨加速LLM推理的最前沿技术，使响应时间更快、吞吐量更高、硬件资源利用更高效。我们将涵盖从数值精度技术和新型注意力机制到专门为高效文本生成设计的架构创新等方法。让我们首先了解为什么LLM推理比传统NLP模型更具挑战性。大型语言模型推理的挑战在LLM出现之前，自然语言处理依赖于较小的模型，专注于特定的任务，如文本分类、命名实体识别和情感分析。虽然这些模型仍然计算密集，但它们可以在适度的硬件上部署，并遵循相对直接的推理过程。 LLM则代表了一个范式转变。这些模型是在大量数据集上使用数十亿参数训练的，能够以惊人的专业知识执行广泛的语言任务。然而，这种力量是有代价的——训练和推理期间计算需求大幅增加。一个关键挑战是LLM中自回归文本生成的性质。为了产生类似人类的文本，这些模型一次预测一个令牌（单词或子单词），每个新令牌都依赖于之前生成的输出。这一顺序依赖性阻止了高效的并行化，并导致计算需求随序列长度呈多项式增长。此外，LLM通常需要长输入序列（提示）来为高质量文本生成建立必要的上下文。更长的输入长度需要更多的内存来存储中间状态和注意力矩阵，从而进一步给硬件资源带来压力。考虑到这些独特的挑战，传统的优化技术，如量化和静态计算图，可能会失败，难以在保持LLM性能的同时提供有意义的加速。让我们深入探讨一些专门为加速LLM推理而设计的关键策略。数值精度技术加速LLM推理的一种途径是利用模型权重和激活的降低数值精度。现代深度学习框架如PyTorch和TensorFlow通常默认使用32位浮点（FP32）精度。然而，研究表明，LLM可以在较低精度（如16位（FP16）、8位整数（INT8）甚至4位整数（INT4））下保持高精度。降低数值精度提供了几个好处：降低内存占用：较低精度表示需要更少的内存，允许在相同的硬件约束下使用更大的模型或批大小。更快的计算：许多现代CPU和GPU提供专门的指令和硬件加速用于较低精度算术，从而实现显著的加速。改善能效：较低精度推理可以转化为降低能耗——对于边缘和移动部署来说，这是一个至关重要的优势。虽然强大，数值精度技术会引入一些与FP32操作相比的精度损失。关键是仔细评估计算增益和潜在性能下降之间的权衡，以适应您的特定用例。有两种主要的LLM量化方法：后训练量化（PTQ）：在这种方法中，首先使用标准FP32精度训练LLM。训练后，将模型权重量化（转换）为较低精度格式，如INT8或INT4。PTQ易于实施，但可能导致更大的精度下降。量化感知训练（QAT）：在QAT中，量化过程在训练阶段本身就被模拟。这使模型能够学习补偿量化错误，最大限度地减少部署量化模型时的精度下降。QAT更复杂，但通常比PTQ产生更好的结果。对于实际应用，您可能会利用Unite.AI等平台上提供的预量化模型，该平台托管了通过不同量化方法优化的各种模型。例如，如果您想要一个使用Auto-GPTQ量化的模型，您可以使用Hugging Face的转换器库轻松加载它。另外，要量化一个模型，您可以使用AutoGPTQ等工具，它可以与现有库无缝集成，以高效地压缩模型。以下是使用Hugging Face转换器库加载预量化Llama-2-7b模型的示例：对于自定义量化，您可以按照以下步骤使用AutoGPTQ工具包：从transformers import...

2024年1月30日 2024年1月30日

作者 Alex McFarland

教程：如何创建和分享自定义GPT

作者 Alex McFarland

人工智能领域不断发展，引入了能够改变我们与技术交互方式的创新工具。其中，自定义生成式预训练变换器（GPT）已成为一个令人着迷的发展。这些AI模型超越了标准ChatGPT的能力，允许个性化交互，根据特定需求和背景进行定制。在本教程中，我们将探索自定义GPT的世界。这些并不仅仅是理论概念或仅为科技巨头保留的工具；自定义GPT是任何对AI感兴趣的人都可以访问和修改的，无论他们的技术背景如何。本指南适用于技术和非技术读者，提供了一种清晰、分步骤的方法来创建您自己的GPT，反映您的独特想法和需求。通过本教程结束，您将对自定义GPT有全面了解，包括它们是什么、如何与标准GPT模型不同，以及如何构建、定制和分享它们。无论您是希望增强业务、为社区项目做出贡献还是探索AI的潜力，自定义GPT都提供了一个令人兴奋的机会，以新的和有意义的方式与技术交互。自定义GPT的基础：您需要知道的理解自定义GPT开始于将它们与标准ChatGPT区分开来。自定义GPT是ChatGPT的定制版本。然而，与标准ChatGPT不同，标准ChatGPT提供了一系列功能，自定义GPT旨在满足特定的需求、背景或任务。这种定制允许更专注和个性化的AI体验。自定义GPT可以通过多种方式进行定制，开启了用户的可能性世界。以下是一些您可以定制的关键方面：定制知识库：自定义GPT可以配备适合特定领域或兴趣的专业知识。例如，针对医疗专业人员的自定义GPT可能包括广泛的医疗术语和概念。特定动作和技能：这些GPT可以被编程为执行特定动作，例如数据分析、语言翻译，甚至创作艺术。这一功能使它们能够在特定场景或行业中有效地发挥作用。独特的交互风格：自定义GPT可以被设计为以独特的方式进行交互，匹配特定的沟通风格或语气。这一定制尤其适用于创建符合品牌声音或迎合特定受众人口统计的GPT。集成外部API：为了更高级的定制，自定义GPT可以集成外部API，允许它们从外部源获取数据或与其他软件工具交互。对话启动器和提示：您可以设置自定义对话启动器和提示，以引导GPT进入特定的对话路径，使其适合培训、客户服务或娱乐目的。理解这些定制选项只是开始。在接下来的部分中，我们将更深入地探讨如何实际构建自己的自定义GPT、测试和分享它。无论您是开发人员，希望将AI集成到应用程序中，还是对AI潜力感兴趣的爱好者，自定义GPT都提供了一个多功能和令人兴奋的途径来利用AI的力量。创建自定义GPT的分步指南1. 概念化：定义GPT的目的首先，明确自定义GPT的主要功能。例如，如果您针对教育GPT，它可能专注于提供复杂主题的详细解释或提供交互式语言学习课程。相比之下，针对客户服务的GPT可能被编程为处理常见问题、引导用户完成故障排除或提供产品信息。您的目标受众将显著影响GPT的沟通风格。为儿童教育设计的GPT将具有友好和吸引人的语气，使用更简单的语言和视觉辅助工具。相反，针对专业法律建议的GPT将需要正式的语气、精确的语言和引用法律文件或案例研究的能力。 2. 收集和集成知识知识库应与GPT的目的相符。例如，针对旅行GPT，收集有关各个目的地的综合数据，包括文化见解、当地景点、旅行安全提示和住宿选项。您还可以包括用户生成的内容，例如旅行博客或评论，以获得更个性化的体验。或者，您可以启用网络浏览功能，以便自定义GPT在线搜索相关信息或知识库。3. 测试和完善自定义GPT一旦您创建了自定义GPT，测试和完善它就成为确保它满足您的标准和用户期望的必要步骤。这个过程对于提高GPT的性能和使其成为可靠的资源至关重要。首先，在ChatGPT平台提供的沙盒中测试您的GPT。沙盒与创建菜单并排提供了一个交互式环境，用于实时测试。输入各种提示并观察您的GPT如何响应这些查询，考虑准确性、相关性和参与度等方面。在初步测试后，邀请一组用户与您的GPT交互。他们的实践测试可以提供您可能忽略的见解。鼓励这些用户用各种场景挑战GPT，从常见问题到更复杂的问题。仔细收集他们的反馈，关注他们的用户体验、所提供信息的有用性和整体交互质量。利用反馈来完善您的GPT。您可能需要扩展其知识库或更新其对话风格，以使其更具吸引力或信息量，基于用户偏好。这一阶段可能需要多次迭代。在每次完善后，返回沙盒进行进一步测试。4. 分享自定义GPT当您在彻底测试和完善后对GPT的性能感到满意时，就该发布它了。保存最终版本，然后根据预期受众和用途决定可见性设置。您有三个主要选项来分享自定义GPT：私有：如果您希望将GPT保留为个人使用或内部测试，请选择“仅限我”。此设置确保只有您可以访问和与GPT交互。受限分享：选择“任何人都可以通过链接访问”以进行有限的分享。这一选项适合您希望与特定群体（如团队或旅行爱好者社区）分享GPT。只有拥有链接的人才能访问GPT。公开可用性：选择“所有人”以使GPT对更广泛的受众开放。公开的GPT有资格在GPT商店中被收录，使其对全球用户可发现。这一选项最适合您希望接触广泛受众或从多样化来源收集用户反馈的情况。通过仔细选择正确的可见性设置，您可以控制谁能从您的GPT中受益，无论是个人使用、特定群体还是公众。释放自定义GPT的潜力本教程引导您完成创建和分享自定义GPT的旅程。从定义其目的和集成知识库到测试、完善和发布，自定义GPT为个性化和创新提供了广阔的可能性。展望未来，自定义GPT的领域正等待着实验和探索。无论是增强客户交互、个性化学习体验还是探索新的创意边界，自定义GPT的潜力是巨大且基本上尚未开发的。自定义GPT的未来发展承诺将带来更先进的能力和更广泛的应用，标志着个性化AI交互的新时代的开始。抓住机会成为这一变革趋势的一部分——实验、创新并与世界分享您的独特自定义GPT。可能性与您的想象力一样无限。

2024年1月19日 2024年1月19日

作者 Aayush Mittal, Mittal

大型语言模型中幻觉的解决：一项关于最前沿技术的调查

作者 Aayush, Mittal

像GPT-4、PaLM和Llama这样的大型语言模型（LLM）已经在自然语言生成能力方面取得了显著的进步。然而，一个持续的挑战限制了它们的可靠性和安全部署，即它们倾向于产生幻觉——生成看似连贯但事实上不正确或与输入上下文无关的内容。随着LLM在各个领域的应用变得更加普遍，解决幻觉问题变得至关重要。本文提供了对最新技术的全面概述，这些技术被研究人员引入以检测、量化和减轻LLM中的幻觉。理解LLM中的幻觉幻觉是指LLM生成的与现实或输入上下文无关的虚构事实或内容。一些例子包括：在生成关于某个人的文本时，编造没有证据支持的传记细节或事件。提供错误的医疗建议，编造药物副作用或治疗程序。捏造不存在的数据、研究或来源来支持某个说法。这种现象是由于LLM是在大量在线文本数据上进行训练的。虽然这使得它们能够获得强大的语言建模能力，但也意味着它们学会了推断信息、进行逻辑跳跃和填补空白，这看起来令人信服，但可能是误导性的或错误的。一些关键因素导致了幻觉的产生，包括：模式泛化 – LLM识别和扩展训练数据中的模式，这可能不能很好地泛化。过时的知识 – 静态预训练阻止了新信息的整合。模糊性 – 模糊的提示允许进行错误的假设。偏见 – 模型延续和放大偏见的观点。不足的基础 – 缺乏理解和推理能力意味着模型生成它们不完全理解的内容。解决幻觉问题对于在医学、法律、金融和教育等领域的可靠部署至关重要，因为在这些领域生成错误信息可能会造成伤害。幻觉缓解技术的分类研究人员已经引入了多种技术来解决LLM中的幻觉问题，这些技术可以分为以下几类：1. 提示工程这涉及仔细设计提示以提供上下文并引导LLM生成事实和有根据的响应。检索增强 – 检索外部证据以使内容有根据。反馈循环...