Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Lời nhắc Socrates khiến AI dạy bạn
Ngôn ngữ AI
HƯỚNG DẪN AI về ngôn ngữ
Nhắc nhở tương tự và bước lùi
Cả nhắc nhở tương tự và lùi lại đều hướng dẫn mô hình suy luận ở cấp độ cao hơn trước: nhắc nhở tương tự giúp nó nhớ lại các vấn đề đã được giải quyết tương tự, trong khi lùi lại giúp nó rút ra nguyên tắc cơ bản trước khi giải quyết các chi tiết cụ thể.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
Chúng quan trọng vì sự trừu tượng thường đánh bại việc đi thẳng vào chi tiết.
Lặn sâu
Đây là hai kỹ thuật nghiên cứu Google có liên quan từ năm 2023 để cải thiện khả năng suy luận. Lời nhắc tương tự của Yasunaga và các đồng nghiệp yêu cầu mô hình tự tạo ra một số mẫu có liên quan, các vấn đề tương tự mà nó đã thấy một cách hiệu quả và giải pháp của chúng trước khi giải quyết vấn đề mục tiêu, loại bỏ nhu cầu về các ví dụ viết tay. Thay vào đó, lời nhắc lùi lại của Zheng và các đồng nghiệp đặt một câu hỏi trừu tượng (“nguyên tắc hoặc thực tế chung nào chi phối điều này?”), truy xuất hoặc lý giải về nguyên tắc đó, sau đó áp dụng nó vào câu hỏi cụ thể. Cả hai đều đẩy mô hình ra khỏi chi tiết sớm. Step-Back cho thấy sự tiến bộ trong các câu hỏi vật lý và hóa học cũng như khả năng lý luận nhiều bước, trong khi tính năng nhắc nhở tương tự đã cải thiện việc tạo mã và toán học bằng cách điều chỉnh các ví dụ cho từng vấn đề cụ thể.
Triển khai trong thế giới thực
Trả lời một câu hỏi vật lý bằng cách trước tiên nêu định luật liên quan (ví dụ: định luật thứ hai của Newton) bằng cách lùi lại từng bước, sau đó điền số
Giải một bài toán mới bằng cách yêu cầu mô hình nhớ lại một số bài toán tương tự đã được giải thông qua gợi ý tương tự
Giải quyết một câu hỏi đố có nhiều bước nhảy bằng cách quay lại danh mục hoặc thực thể rộng hơn trước khi xâu chuỗi các dữ kiện
Tạo mã bằng cách tự tạo một thuật toán tương tự và giải pháp của nó, sau đó điều chỉnh nó cho phù hợp với tác vụ hiện tại
Tương lai của lời nhắc tương tự và bước lùi
Mong đợi các mẫu trừu tượng đầu tiên này sẽ hợp nhất với các hệ thống truy xuất, trong đó nguyên tắc lùi lại trở thành một truy vấn chính xác trong cơ sở kiến thức và với các nhà hoạch định tác nhân suy luận về chiến lược trước chiến thuật. Nghiên cứu đang tinh chỉnh khi nào các phép loại suy tự tạo sẽ hữu ích so với khi chúng đưa ra các ví dụ không liên quan hoặc sai, đồng thời kết hợp bước lùi với xác minh để nguyên tắc đã chọn được kiểm tra trước khi xây dựng lý luận nặng nề dựa trên nó. Chúng có thể là mặc định trong các mô hình được điều chỉnh bằng lý luận.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Tốc độ và tỷ lệ. Quy trình công việc ngôn ngữ có thể di chuyển nhanh hơn mà không làm mất tính nhất quán.
- Truy cập và tiếp cận. Nó mở rộng quyền truy cập vào các ngôn ngữ và phong cách giao tiếp.
- Quyết định rõ ràng hơn. Các nhóm có thể dành nhiều thời gian hơn để đánh giá trong khi quá trình tự động hóa xử lý sự lặp lại.
coi chừng
- Sự thật ảo giác có thể lặng lẽ đi vào báo cáo, luồng hỗ trợ hoặc kết quả nghiên cứu.
- Sự nhạy cảm kịp thời có thể tạo ra kết quả không nhất quán đối với các yêu cầu tương tự.
- Dữ liệu văn bản nhạy cảm có thể bị lộ nếu khả năng kiểm soát quyền truy cập yếu.
Các bước tiếp theo
- Xác định định dạng đầu ra, âm thanh và tiêu chuẩn chất lượng trước khi triển khai.
- Phản hồi mặt đất với các nguồn đáng tin cậy bất cứ khi nào độ chính xác quan trọng.
- Duy trì điểm kiểm tra đánh giá của con người đối với các kết quả đầu ra có mức độ rủi ro cao.
- Theo dõi các kiểu lỗi và đào tạo lại các lời nhắc hoặc quy trình làm việc thường xuyên.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Làm bài kiểm tra Nhắc nhở tương tự và Bước lùi
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
Nhắc nhở tương tự và lùi bước là gì?
Cả nhắc nhở tương tự và lùi lại đều hướng dẫn mô hình suy luận ở cấp độ cao hơn trước: nhắc nhở tương tự giúp nó nhớ lại các vấn đề đã được giải quyết tương tự, trong khi lùi lại giúp nó rút ra nguyên tắc cơ bản trước khi giải quyết các chi tiết cụ thể. Chúng quan trọng vì sự trừu tượng thường đánh bại việc đi thẳng vào chi tiết.
Lời nhắc tương tự yêu cầu mô hình làm gì trước khi giải quyết vấn đề mục tiêu?
Lời nhắc tương tự giúp mô hình tạo ra các mẫu và giải pháp phù hợp riêng, phù hợp với vấn đề.
Bước đầu tiên trong nhắc nhở Bước lại là gì?
Trước tiên, Step-Back đặt một câu hỏi trừu tượng để làm nổi bật nguyên tắc hoặc thực tế chi phối vấn đề.
Tại sao việc đưa ra câu trả lời theo một nguyên tắc đã nêu (Lùi lại) lại giúp ích?
Việc nêu rõ nguyên tắc quản lý trước tiên sẽ hướng dẫn và hạn chế các bước chi tiết, giảm nguy cơ sai sót.
Nhắc nhở Step-Back cho thấy những lợi ích đáng chú ý trong những loại nhiệm vụ nào?
Step-Back cải thiện hiệu suất đối với các câu hỏi khoa học và lập luận nhiều bước bằng cách trừu tượng hóa trước.
Rủi ro đáng chú ý của việc nhắc nhở tương tự là gì?
Bởi vì mô hình phát minh ra những phép loại suy của riêng nó nên những ví dụ đó đôi khi có thể không liên quan hoặc không chính xác, làm ảnh hưởng đến câu trả lời.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này