CoT-подсказки (Chain-of-Thought)

Chain-of-Thought (CoT) prompting — это продвинутая техника разработки промптов, предназначенная для улучшения способностей к рассуждению у больших языковых моделей (LLM). Вместо того чтобы просить модель дать прямой ответ, CoT prompting побуждает модель генерировать серию промежуточных, последовательных шагов, которые приводят к окончательному выводу. Этот метод имитирует решение проблем человеком, разбивая сложные вопросы на более мелкие, управляемые части, что значительно повышает производительность при выполнении задач, требующих арифметических, общеизвестных и символических рассуждений. Основная идея была представлена в исследовательской работе Google AI, демонстрирующей, что этот подход помогает моделям получать более точные и надежные ответы.

Этот метод не только повышает точность результатов модели, но и обеспечивает понимание ее «мыслительного процесса», делая результаты более интерпретируемыми и надежными. Это важный шаг на пути к разработке более объяснимого ИИ (XAI). Отслеживая ход мыслей модели, разработчики могут лучше понять, как был сделан вывод, и выявить потенциальные ошибки в ее логике, что жизненно важно для отладки и совершенствования систем ИИ.

Как работает Chain-of-Thought Prompting

Существует два основных метода реализации CoT-подсказок, каждый из которых подходит для разных сценариев:

• Zero-Shot CoT: Это самый простой подход, когда простая фраза, например "Давайте подумаем шаг за шагом", добавляется в конец вопроса. Эта инструкция побуждает модель сформулировать свой процесс рассуждения без необходимости каких-либо предварительных примеров. Это мощное применение обучения с нулевым выстрелом, позволяющее модели выполнять сложные рассуждения по задачам, которые она раньше не видела.
• Few-Shot CoT: Этот метод включает в себя предоставление модели нескольких примеров в самом запросе. Каждый пример включает в себя вопрос, подробный пошаговый процесс рассуждения (цепочка мыслей) и окончательный ответ. Видя эти примеры, модель учится следовать желаемой схеме рассуждений, когда сталкивается с новым, похожим вопросом. Этот подход, который использует обучение с небольшим количеством примеров (few-shot learning), часто более эффективен, чем Zero-Shot CoT для очень сложных или специфичных для предметной области задач.

Применение в реальном мире

CoT-подсказки находят практическое применение в различных отраслях, где требуется решение сложных задач.

1. Решение математических и научных задач: Классическим примером является решение многошаговых математических текстовых задач. LLM можно побудить разбить задачу на части, определить переменные, сформулировать необходимые шаги, выполнить вычисления и получить окончательный ответ, что значительно снижает количество ошибок по сравнению с прямым запросом ответа. Это подробно изучается такими организациями, как DeepMind.
2. Сложная поддержка клиентов и диагностика: Чат-бот на базе искусственного интеллекта в роли технической поддержки может использовать CoT для решения сложных проблем пользователей. Вместо общего ответа бот может рассуждать о проблеме: "Сначала я подтвержу устройство и версию программного обеспечения пользователя. Затем я проверю наличие известных проблем, связанных с этой версией. Затем я запрошу конкретные сообщения об ошибках. Наконец, я предоставлю пошаговое решение на основе этой информации". Такой структурированный подход приводит к более полезной и точной поддержке.

Сравнение со смежными понятиями

CoT-подсказки связаны, но отличаются от других методов в обработке естественного языка (NLP) и машинном обучении (ML).

• Цепочки промптов (Prompt Chaining): Цепочки промптов разбивают сложную задачу на последовательность более простых, взаимосвязанных промптов, где вывод одного промпта становится входом для следующего. Это часто требует внешней оркестровки (например, с использованием таких фреймворков, как LangChain). В отличие от этого, CoT стремится получить весь процесс рассуждения в рамках одного взаимодействия «промпт-ответ».
• Генерация, дополненная поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG): RAG — это метод, при котором модель сначала извлекает релевантную информацию из внешней базы знаний, прежде чем сгенерировать ответ. RAG может быть компонентом процесса chain-of-thought (например, одним из шагов может быть «поиск X в базе данных»), но CoT описывает общую структуру самого рассуждения. Узнайте больше о том, как работают системы RAG.
• Обогащение промптов (Prompt Enrichment): Это включает в себя добавление контекста или деталей к исходному промпту пользователя перед отправкой его в ИИ. Это улучшает один промпт, но не создает последовательный, пошаговый процесс рассуждения, который определяет CoT.

CoT-подсказки представляют собой значительный шаг на пути к созданию более мощных и интерпретируемых систем искусственного интеллекта (AI). Понимание и использование таких методов может быть полезным при разработке сложных AI-моделей. Платформы, такие как Ultralytics HUB, могут помочь в управлении обучением и развертыванием различных моделей. Такие методы, как самосогласованность, могут дополнительно улучшить CoT, путем выборки нескольких путей рассуждений и выбора наиболее последовательного ответа. По мере усложнения моделей, от LLM до моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11, принципы структурированных рассуждений будут становиться все более важными.