PANDUAN Teknis

Anjuran Rencanakan dan Selesaikan

Perintah Plan-and-Solve (PS) memberi tahu model bahasa untuk pertama-tama menyusun rencana eksplisit dan kemudian melaksanakannya langkah demi langkah, memperbaiki kegagalan yang ditinggalkan oleh perintah 'mari kita berpikir langkah demi langkah'.

2 min readTerakhir diperbarui

Ikhtisar

It is a simple prompt tweak that meaningfully boosts multi-step reasoning without any extra training.

Menyelam Lebih Dalam

Diperkenalkan dalam makalah ACL tahun 2023 oleh Lei Wang dan rekan-rekannya, dorongan Plan-and-Solve adalah respons terhadap kelemahan spesifik dalam rantai pemikiran zero-shot: model sering kali melewatkan langkah, salah menghitung, atau salah membaca pertanyaan. PS menggantikan instruksi tunggal 'Mari kita berpikir selangkah demi selangkah' dengan arahan dua bagian: 'Mari kita pahami masalahnya terlebih dahulu dan buatlah rencana untuk menyelesaikannya. Kalau begitu, mari kita laksanakan rencana itu dan selesaikan masalahnya selangkah demi selangkah.' Varian yang disempurnakan, PS+, menambahkan pengingat untuk mengekstrak variabel yang relevan, menghitung hasil antara, dan memperhatikan angka. Pada benchmark seperti GSM8K dan SVAMP, PS+ menutup sebagian besar kesenjangan dengan beberapa rangkaian pemikiran sementara tidak memerlukan contoh yang berfungsi dalam prompt.

Wawasan Teknis

Mekanismenya murni bersifat prompt: dengan meminta rencana sebelum eksekusi, PS menggeser generasi autoregresif model sehingga menghasilkan sub-tujuan tingkat tinggi terlebih dahulu, yang kemudian mengkondisikan token penalaran terperinci yang mengikutinya. Pemisahan ini mengurangi 'langkah yang hilang' dan kesalahan penghitungan. PS+ selanjutnya mengarahkan perhatian dengan secara eksplisit memberi nama variabel dan besaran perantara, bertindak sebagai perancah yang dihasilkan sendiri daripada mengandalkan contoh yang ditulis tangan.

Dampak Strategis

Cost and budget

Keputusan arsitektur mendorong kinerja dan biaya pengoperasian selama bertahun-tahun.

Clearer decisions

Pendidikan teknis membantu tim memilih tumpukan yang tepat, bukan hanya yang terbaru.

Quality control

Pilihan teknik yang lebih baik mengurangi insiden keandalan dalam produksi.

Masa Depan dari Dorongan Perencanaan dan Penyelesaian

Pemikiran rencanakan dan selesaikan kini dimasukkan ke dalam kerangka kerja agen dan model 'penalaran' yang secara alami memisahkan perencanaan dari pelaksanaan. Harapkan perintah perencanaan untuk digabungkan dengan penggunaan alat, verifikasi mandiri, dan metode penelusuran pohon, dan menjadi perilaku default internal dalam model yang dilatih berdasarkan alasan, bukan perintah manual. Pelajaran terakhirnya adalah bahwa menguraikan suatu tugas sebelum mengambil tindakan adalah cara yang murah dan dapat dipindahtangankan secara luas.

Implementasi Dunia Nyata

Menyelesaikan soal cerita matematika sekolah dasar multi-langkah (GSM8K) yang modelnya terlebih dahulu mencantumkan kuantitas, lalu menghitungnya secara berurutan.

Memandu asisten pengkodean untuk menguraikan fungsi dan kasus tepi sebelum menulis kode implementasi apa pun.

Menyusun agen dukungan pelanggan untuk terlebih dahulu mengidentifikasi tujuan mendasar pengguna, kemudian mengurutkan langkah-langkah penyelesaiannya.

Memecah permintaan analisis data yang kompleks menjadi fase 'rencanakan kueri' diikuti dengan fase 'jalankan dan gabungkan hasil'.

Risiko & Pagar Pembatas

Mengoptimalkan satu tolok ukur dapat menyembunyikan kelemahan sistem yang lebih luas.

Biaya infrastruktur dan pemeliharaan sering kali diremehkan.

Kesenjangan keamanan dan kemampuan observasi dapat tumbuh seiring dengan semakin kompleksnya sistem.

Peta Jalan Implementasi

1

Tentukan target latensi, kualitas, dan biaya sebelum penerapan.

2

Tolok ukur dalam kondisi beban dan data yang realistis.

3

Pemantauan instrumen untuk kesalahan, penyimpangan, dan dampak pengguna.

4

Siapkan jalur rollback dan respons insiden sebelum melakukan penskalaan.

Terus Menjelajah

Free newsletter

Get the daily AI briefing

Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.

One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.

Test yourself

Take the Plan-and-Solve Prompting quiz

Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.

Mulai kuis

Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation

Next guide

Anjuran Paling Sedikit hingga Paling Banyak

Pertanyaan yang sering diajukan

What is Plan-and-Solve Prompting?

Perintah Plan-and-Solve (PS) memberi tahu model bahasa untuk pertama-tama menyusun rencana eksplisit dan kemudian melaksanakannya langkah demi langkah, memperbaiki kegagalan yang ditinggalkan oleh perintah 'mari kita berpikir langkah demi langkah'. Ini adalah perubahan cepat sederhana yang secara signifikan meningkatkan penalaran multi-langkah tanpa pelatihan tambahan apa pun.

Perubahan inti apa yang ditimbulkan oleh dorongan Plan-and-Solve terhadap rantai pemikiran zero-shot standar?

Bisikan PS membagi instruksi menjadi merancang sebuah rencana dan kemudian melaksanakannya langkah demi langkah, bukan satu baris 'Mari kita berpikir langkah demi langkah'.

Kelemahan spesifik rantai pemikiran apa yang dirancang untuk diatasi oleh Plan-and-Solve?

Penulis menargetkan kesalahan langkah yang hilang dan kesalahan aritmatika/perhitungan yang sering dihasilkan oleh rantai pemikiran zero-shot.

Apa yang ditambahkan varian PS+ yang disempurnakan ke perintah dasar Rencanakan dan Selesaikan?

PS+ menambahkan pengingat terperinci untuk mengekstrak variabel yang relevan, menghitung hasil antara, dan memperhatikan angka-angka, mempertajam perancah yang dihasilkan sendiri.

Pada jenis tolok ukur manakah Plan-and-Solve dievaluasi secara menonjol?

PS dan PS+ diuji pada tolok ukur penalaran matematika seperti GSM8K dan SVAMP, serta kumpulan data penalaran lainnya.

Mengapa membuat rencana sebelum langkah-langkah mendetail cenderung membantu model autoregresif?

Karena pembuatannya bersifat autoregresif, token rencana tingkat tinggi menjadi konteks yang memandu penalaran langkah demi langkah selanjutnya, sehingga mengurangi langkah-langkah yang dilewati.