موجهات تسلسل الأفكار

كيف تعمل موجهات سلسلة التفكير المتسلسلة

هناك طريقتان أساسيتان لتنفيذ مطالبة CoT، كل منهما مناسبة لسيناريوهات مختلفة:

• طريقة "لنفكر خطوة بخطوة": هذا هو أبسط نهج، حيث تتم إضافة عبارة بسيطة مثل "دعنا نفكر خطوة بخطوة" في نهاية السؤال. تدفع هذه التعليمات النموذج إلى التعبير عن عملية التفكير دون الحاجة إلى أي أمثلة مسبقة. إنه تطبيق قوي للتعلم من دون أمثلة مسبقة، مما يسمح للنموذج بأداء عملية تفكير معقدة في مهام لم يسبق له أن رآها من قبل.
• قليل من الأمثلة: تتضمن هذه الطريقة تزويد النموذج ببعض الأمثلة ضمن المطالبة نفسها. يتضمن كل مثال سؤال، وعملية تفكير مفصلة خطوة بخطوة (سلسلة التفكير)، والإجابة النهائية. من خلال رؤية هذه الأمثلة، يتعلم النموذج اتباع نمط التفكير المطلوب عندما يواجه سؤالًا جديدًا مشابهًا. غالبًا ما يكون هذا النهج، الذي يستفيد من التعلم في لقطات قليلة، أكثر فعالية من CoT بدون لقطات للمشاكل المعقدة للغاية أو الخاصة بمجال معين.

التطبيقات الواقعية

إن توجيه CoT له تطبيقات عملية في مختلف الصناعات التي تتطلب حل المشكلات المعقدة.

1. حل المسائل الرياضية والعلمية: من حالات الاستخدام التقليدية حل المسائل الكلامية الرياضية متعددة الخطوات. حيث يمكن أن يُطلب من الطالب تحليل المشكلة وتحديد المتغيرات وصياغة الخطوات اللازمة وإجراء العمليات الحسابية والتوصل إلى إجابة نهائية، مما يقلل بشكل كبير من الأخطاء مقارنةً بالمطالبة بالإجابة المباشرة. يتم استكشاف ذلك بعمق من قبل مؤسسات مثل DeepMind.
2. دعم العملاء المعقد والتشخيص: يمكن لروبوت الدردشة الآلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي في دور الدعم الفني استخدام CoT للتعامل مع مشكلات المستخدم المعقدة. فبدلاً من الرد العام، يمكن للروبوت أن يتوصل إلى حل المشكلة: "أولاً، سأتأكد من جهاز المستخدم وإصدار البرنامج. بعد ذلك، سأتحقق من المشكلات المعروفة المتعلقة بهذا الإصدار. بعد ذلك، سأسأل عن رسائل خطأ محددة. وأخيراً، سأقدم حلاً خطوة بخطوة بناءً على هذه المعلومات." يؤدي هذا النهج المنظم إلى دعم أكثر فائدة ودقة.

المقارنة مع المفاهيم ذات الصلة

يرتبط توجيه CoT بالتقنيات الأخرى في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) ولكنه يختلف عنها.

• تسلسل الموجه: يقسّم تسلسل الموجهات مهمة معقدة إلى سلسلة من الموجهات الأبسط والمترابطة، حيث يصبح ناتج أحد الموجهات مدخلات للمهمة التالية. يتطلب هذا غالبًا تنسيقًا خارجيًا (على سبيل المثال، باستخدام أطر عمل مثل LangChain). في المقابل، تهدف CoT إلى استنباط عملية التفكير بأكملها ضمن تفاعل واحد بين المطالبة والاستجابة.
• توليد الاسترجاع المعزز (RAG): RAG هو أسلوب يسترجع فيه النموذج أولاً المعلومات ذات الصلة من قاعدة معرفية خارجية قبل توليد استجابة. يمكن أن يكون RAG أحد مكونات عملية تسلسل التفكير (على سبيل المثال، قد تكون إحدى الخطوات هي "البحث في قاعدة البيانات عن X")، لكن CoT يصف الهيكل العام للتفكير نفسه. تعرف على المزيد حول كيفية عمل أنظمة RAG.
• إثراء المطالبة: يتضمن ذلك إضافة سياق أو تفاصيل إلى المطالبة الأولية للمستخدم قبل إرسالها إلى الذكاء الاصطناعي. إنه يعزز مطالبة واحدة ولكنه لا ينشئ عملية التفكير المتسلسلة خطوة بخطوة التي تحدد CoT.

يمثل توجيه CoT خطوة مهمة نحو بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قدرة وقابلية للتفسير. ويمكن أن يكون فهم هذه التقنيات واستخدامها مفيداً عند تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متطورة. يمكن أن تساعد منصات مثل Ultralytics HUB في إدارة تدريب النماذج المختلفة ونشرها. كما يمكن لتقنيات مثل الاتساق الذاتي أن تعزز من تقنيات مثل الاتساق الذاتي من خلال أخذ عينات من مسارات التفكير المتعددة واختيار الإجابة الأكثر اتساقاً. مع ازدياد تعقيد النماذج، بدءاً من النماذج ذات المسارات المنخفضة إلى نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11، ستزداد أهمية مبادئ الاستدلال المنظم.