CoT-подсказки (Chain-of-Thought)

Побуждение к цепочке мыслей (CoT) - это сложная техника в подсказки, разработанная для повышения возможности рассуждения больших языковых моделей (LLM). Вместо того чтобы просить модель ИИ дать немедленный ответ на сложный запрос, CoT-подсказка инструктирует модель разбить проблему разбить проблему на ряд промежуточных логических шагов. Этот метод имитирует человеческие процессы решения проблем, позволяя модели "подумать вслух", прежде чем прийти к окончательному выводу. Генерируя последовательность шагов рассуждений, модель может значительно улучшить свою производительность при решении задач, требующих арифметики, логических рассуждений и символической логики. рассуждений и символической логики. Этот подход был популяризирован исследователями из Google Brain, продемонстрировав, что структурированные мыслительные процессы приводят к более надежным и точным результатам. Результаты работы искусственного интеллекта (ИИ).

Механизмы цепочки мыслей

Эффективность CoT заключается в его способности разложить сложные задачи на управляемые компоненты. Это не только помогает модели поддерживать согласованность, но и обеспечивает прозрачность того, как был получен ответ, что является ключевым фактором в объяснимого ИИ (XAI). Существует два основных способа реализовать эту стратегию:

• Zero-Shot CoT: Это предполагает добавление триггерной фразы типа "Давайте думать шаг за шагом" в конце подсказки. Как описано в исследовании Zero-Shot Reasoners, эта простая инструкция активирует способность модели способности к рассуждению, не требуя конкретных примеров, что позволяет использовать нулевого обучения для решения новых задач.
• Few-Shot CoT: В этом сценарии подсказка содержит несколько примеров вопросов в паре с их пошаговыми решениями. Здесь используется обучение с несколькими выстрелами, когда модель изучает шаблон рассуждений из предоставленного контекста и применяет его к новому вводу.

Применение в реальном мире

Подсказки по цепочке мыслей меняют методы создания приложений в различных областях, особенно там, где важны точность и логика. особенно там, где точность и логика имеют первостепенное значение.

1. Анализ сложных данных: В таких областях, как финансы или Аналитика данных, CoT используется для управления моделями на многоэтапные вычисления. Например, аналитик может попросить ИИ: "Сначала извлеките данные о доходах в первом квартале, затем скорректировать инфляцию с помощью индекса потребительских цен и, наконец, сравнить темпы роста с предыдущим финансовым годом". Такой структурированный подход позволяет сократить количество ошибок в расчетах, характерных для подсказок с прямыми ответами.
2. Генерация и отладка кода: Разработчики используют CoT для создания надежного кода для компьютерное зрение (CV) задачи. Вместо того чтобы просто пользователь может попросить модель описать логику загрузки набора данных, конфигурирования архитектуры модели и выполнения цикла обучения. архитектуры модели и выполнения цикла обучения. Это гарантирует, что сгенерированные сценарии для таких библиотек, как ultralytics логически обоснованы и синтаксически корректны.

Пример кода

Хотя CoT - это текстовый метод, он часто используется для генерации правильного кода Python для машинного обучения рабочих процессов. Следующий пример демонстрирует, как структурировать строку подсказки в Python , чтобы получить пошаговое решение для использования YOLO11 для detect объектов.

# Example of a Chain-of-Thought prompt structure for generating YOLO11 code
prompt = """
Task: Write a Python script to detect objects in a video stream using YOLO11.

Chain of Thought:
1. Import the YOLO class from the ultralytics package.
2. Load the pre-trained 'yolo11n.pt' model weights.
3. Define the source as '0' for the webcam or a video file path.
4. Run the predict() method with show=True to visualize results in real-time.

Now, generate the Python code based on these steps.
"""

print(f"Sending the following prompt to LLM:\n{prompt}")

Сравнение со смежными понятиями

Важно отличать подсказки по цепочке мыслей от других методов машинного обучения (ML):

• Цепочка подсказок: В то время как CoT происходит в рамках одного цикла "подсказка - ответ", цепочка подсказок предполагает разбиение задачи на последовательность отдельных вызовов API, где выход одной подсказки становится входом для следующей. CoT фокусируется на внутренних рассуждениях, в то время как цепочка сосредоточена на оркестровке рабочего процесса.
• Поколение с дополненным извлечением (RAG): RAG подразумевает получение внешних данных для обоснования знаний модели перед генерацией ответа. CoT может быть сочетаться с RAG (например, "Сначала получить документ, а затем рассуждать о его содержании"), но CoT относится именно к структуре рассуждений, а не к механизму получения данных.
• Оперативный тюнинг: Это параметрически эффективная тонкая настройка (PEFT) метод, который оптимизирует непрерывные мягкие подсказки (векторы) во время обучения. В отличие от этого, CoT - это дискретная, естественная стратегия дискретных подсказок на естественном языке, применяемая во во время вывода без изменения весов.

Интегрировав подсказки по цепочке мыслей, разработчики смогут раскрыть весь потенциал генеративного ИИ, обеспечивая, чтобы модели не только давали ответы, но и демонстрировали логическую обоснованность своих решений. ответы, но и демонстрируют логическую обоснованность своих решений. Это очень важно для развертывания надежных ИИ-агентов в критически важных средах.