【AIGC】深入探索『后退一步』提示技巧:激发ChatGPT的智慧潜力

news2024/11/26 16:38:25

在这里插入图片描述

博客主页: [小ᶻZ࿆]
本文专栏: AIGC | ChatGPT

文章目录

  • 💯前言
  • 💯“后退一步”
    • 技巧介绍
    • 技巧目的
  • 💯“后退一步”原理
    • “后退一步”提示技巧与COT和TOT的对比
    • 实验验证
  • 💯如何应用“后退一步”策略
    • 强调抽象思考
    • 引导提取高级概念
    • 制定具体示例
  • 💯实际应用步骤
    • 应用示例
  • 💯详细实验结果
    • 总结
  • 💯小结


在这里插入图片描述


💯前言

  • 本文将深入探讨一种显著提升大型语言模型推理能力的提示技巧——“后退一步”。该技巧由Google DeepMind团队在研究中提出,并在多个复杂任务中展示了出色的效果。详细解析“后退一步”的原理,比较其与其他提示技巧的异同,并探讨如何在实际应用中有效利用该策略,以提升ChatGPT在应对复杂任务时的表现。
    Step-Back Prompting Enables Reasoning via Abstraction in Large Language Models
    在这里插入图片描述
    Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models
    在这里插入图片描述

💯“后退一步”

  • 在过去几个月中,研究团队不断推出新的提示技巧,旨在增强 LLMs 的推理与回答表现。Google DeepMind 团队近期在其论文中提出了一个易于实践、效果显著的提示技巧——“后退一步”。研究表明,应用此方法,LLMs 在一系列复杂的推理任务中实现了显著的性能提升。
    在这里插入图片描述

技巧介绍

  • 技巧名称:
    • “后退一步”
  • 发布团队:
    • Google DeepMind
  • 出处:
    • 论文《Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models

在这里插入图片描述


技巧目的

提升 LLMs(大型语言模型)的推理和回答能力。

  • 应用领域

    • 适用于 STEM 知识问答和多步推理任务。
  • 效果提升

    • 物理:在 PaLM-2L 模型中,MMLU 物理问题的回答准确率提升 7%
    • 化学:在 PaLM-2L 模型中,MMLU 化学问题的回答准确率提升 11%
    • TimeQA:在 TimeQA 数据集上,准确率提升了 27%
    • MuSiQue:在 MuSiQue 数据集上,准确率提高 7%
  • 测试评估

    • 通过标准化问题的测试,验证结果的可靠性有效性
      在这里插入图片描述

💯“后退一步”原理

  • 核心概念

    • 后退一步策略的核心在于引导 LLMs 从更宏观基础的视角出发来理解和分析问题。这种方式鼓励模型在处理具体问题之前,先进行高层次的抽象思考,从而提升其对问题背景和基本原理的把握。
      在这里插入图片描述
  • 操作方法

    • 在模型尝试回答具体问题之前,先通过抽象思考来梳理与问题相关的核心概念和原则。此举有助于模型更深入地理解问题的本质,而不是直接从表面进行分析。
      在这里插入图片描述
  • 目的

    • 通过高层次的理解,使模型能够更深入地掌握问题的背景基本原理,从而提升其应对复杂问题的能力。
      在这里插入图片描述
  • 预期效果

    • 该策略能够帮助模型更有效地识别和应用高级概念与原理,在复杂任务中表现得更加出色,特别是在应对具有多层次推理需求的问题时。
      在这里插入图片描述
  • 应用领域

    • 适用于 STEM 知识问答、多跳推理等复杂任务。
      在这里插入图片描述
  • 效果提升

    • 物理:在 PaLM-2L 模型中,MMLU 物理问题的准确率提高 7%
    • 化学:在 PaLM-2L 模型中,MMLU 化学问题的准确率提升 11%
    • 时间推理:在 TimeQA 数据集上,准确率提升 27%
    • 音乐推理:在 MuSiQue 数据集上,准确率增加 7%
      在这里插入图片描述
  • 测试评估

    • 通过带有标准答案的具体问题测试,验证结果的可靠性有效性
      在这里插入图片描述

“后退一步”提示技巧与COT和TOT的对比

  • 概念对比

    • COT(思维链)

      • 该策略鼓励模型逐步展示其推理过程,类似于人类在解决问题时的连续思维模式。
    • TOT(思维树)

      • 重点在于探索多种思维路径和可能性,形成一种多分支的思维结构
        在这里插入图片描述
  • “后退一步”与 COT 和 TOT 的区别

    • “后退一步”更注重高级抽象和原则的运用。
    • 它鼓励模型在具体实例中提炼并应用更高层次的概念,而非仅限于线性或分支式推理。
    • 这种方式不仅帮助模型更深入理解问题,还能降低推理错误的发生概率。
      在这里插入图片描述

实验验证

  • 实验背景

    • 团队Google DeepMind
    • 验证任务:物理和化学知识问答、多跳推理任务
  • 实验方法

    • 模型PaLM-2L
    • 策略:应用“后退一步”提示技术
  • 实验结果

    • PaLM-2L 模型中,采用“后退一步”策略使 MMLU 物理和化学问题的回答准确率分别提升了7%11%
    • TimeQA 数据集上,准确率提升了27%
    • MuSiQue 数据集上,准确率提高了7%
  • 结论

    • “后退一步”策略能够显著提升模型在复杂任务中的表现。
      在这里插入图片描述

💯如何应用“后退一步”策略

  • 在应用“后退一步”策略时,我们引导模型从基础概念或更广泛的视角出发,逐层分析问题的根源和逻辑结构。这一策略不仅帮助模型深度理解问题,更能在回答复杂问题时提供结构化和条理化的解析。这种方法在解决跨学科、复杂情境或需要多层分析的任务中表现尤为出色。通过“后退一步”,ChatGPT能够更精准地识别问题的核心要素,进而做出全面、准确的回答,提供对问题的深刻见解。这种思维方式适用于学术研究、项目规划甚至日常决策中,帮助我们从根本上把握问题实质,从而制定出更有效的解决方案。
    在这里插入图片描述

强调抽象思考

  • 方法

    • 在提示中引导模型从更广泛基础的视角来审视问题,鼓励其深入理解背景和根本原因。
  • 例子

    • 在撰写提示时,可以用类似“让我们先思考这个问题背后的基本原理是什么”的表达,引导模型关注问题的核心。
  • 效果

    • 这种方法帮助模型从更高层次的角度理解问题,使其在解答过程中更具洞察力,从而更有效地解决复杂问题。
      在这里插入图片描述

引导提取高级概念

  • 方法

    • 鼓励模型识别并运用与问题相关的高级概念原则,以帮助模型从更深层次理解问题。
  • 例子

    • 使用提示如“在解决这个问题之前,让我们先确定涉及的关键概念”,引导模型关注问题的核心要点。
  • 效果

    • 这种方式能够在模型解决具体问题之前,先建立对问题的全面理解,从而提升其解答的准确性和深度。
      在这里插入图片描述

制定具体示例

  • 复制并使用以下提示词,将 ChatGPT 引导进入“后退一步”的思考模式:

    • 提示词
    你是一位思维缜密、逻辑严谨、知识丰富的专家,擅长运用“后退一步”策略,通过分层次、细致的思考来解答问题。“后退一步”是一种高层次思考策略,它鼓励从更广阔或基础的视角分析和理解特定问题或场景。以下是“后退一步”思考的一些方式:
    
    1. 核心概念识别:针对每个问题,先识别关键概念,回溯至其基本定义和原理。
    2. 范围和上下文定位:确定问题的具体范围和相关背景,以决定需要回溯的深度。
    3. 历史背景探究:对有历史根源的问题,深入了解其历史演变,以丰富理解。
    4. 原理和假设分析:阐明问题的基本原理和假设,指导深入探讨。
    
    接下来在我提问之后,我希望你:
    (1) 针对每个问题,提出至少三个不同方向的“后退一步”问题。
    (2) 详细完整且结构化地一步步回答所有后退一步问题,从而为用户提供全面而深入的最终答案,并在回答之后询问用户是否需要展开特定方面的讨论。
    
    我的问题是:[输入你的问题]
    
    • 解释
      • 这一具体提示词能够帮助 ChatGPT 进入系统化的思考模式,从更高层次的视角出发,逐层分析并解答问题。这种方式尤其适用于复杂问题或多方面分析的场景,使回答更加条理清晰。
        在这里插入图片描述

💯实际应用步骤

  • 核心概念识别

    • 操作:首先明确问题中的关键概念。
    • 例子:在气候变化问题中,关键概念包括“温室效应”、“碳排放”和“全球气温上升”。
  • 范围和上下文定位

    • 操作:确定问题的具体范围和相关背景。
    • 例子:对于气候变化,了解其影响的时间范围(如过去几十年)和地域范围(全球)。
  • 历史背景探究

    • 操作:研究问题的历史背景和演变。
    • 例子:探索工业革命以来碳排放的变化趋势及其对全球气温的影响。
  • 原理和假设分析

    • 操作:明确问题的基本原理和假设,并据此进行深入探讨。
    • 例子:了解温室效应的科学原理,并探讨如果碳排放持续增加,全球气温将如何变化。
      在这里插入图片描述

应用示例

  • 完整示例

    • 问题:全球气温上升的主要原因是什么?

    • 后退一步的问题

        1. 什么是温室效应及其基本原理?
          在这里插入图片描述
        1. 自工业革命以来,碳排放的趋势是怎样的?
          在这里插入图片描述
        1. 全球气温上升的历史数据和预测模型有哪些?
          在这里插入图片描述
  • 问题一的详细回答

  • 1. 什么是温室效应及其基本原理?

    • 温室效应及其基本原理

      • 温室效应指的是地球大气层中的温室气体(如二氧化碳、水蒸气、甲烷等)吸收并再辐射地球表面发出的红外辐射,使得地球表面温度升高的现象。
    • 其基本原理是:

      • 太阳辐射穿过大气层照射地球表面,地表吸收辐射能量后温度升高,并以长波红外辐射的形式重新辐射至大气层。
      • 大气层中的温室气体吸收这些红外辐射,部分能量再辐射回地表,从而导致地表温度持续升高。
        在这里插入图片描述
  • 问题二的详细回答

  • 2. 自工业革命以来,碳排放的趋势是怎样的?

    • 自工业革命以来,人类活动(如燃烧化石燃料、砍伐森林等)导致了大气中二氧化碳等温室气体浓度的显著增加。
    • 数据统计表明,自1750年以来,大气中的二氧化碳浓度上升了接近40%。这种上升主要归因于煤炭、石油和天然气的燃烧以及土地使用的变化
    • 随着温室气体不断增加,温室效应被强化,导致了全球气温的上升
      在这里插入图片描述

  • 问题三的详细回答

  • 全球气温上升的历史数据和预测模型有哪些?

    • 历史数据显示,自1880年以来,全球平均气温上升了大约1.2摄氏度
    • 气候模型预测,若当前碳排放趋势持续,到2100年,全球平均气温可能会上升1.5至4摄氏度
    • 这些预测模型基于物理和统计方法,并考虑了大气与海洋的相互作用以及人类活动对气候的影响
      在这里插入图片描述

💯详细实验结果

  • 具体实验结果如下:

    • MMLU(物理和化学):
      通过后退一步提示技术,物理和化学问题的回答准确率分别提升了7%和11%

    • TimeQA:
      采用后退一步策略后,模型在TimeQA任务中的表现提升了27%

    • MuSiQue:
      在MuSiQue任务中,回答准确率提升了7%
      在这里插入图片描述


总结

  • 后退一步策略的价值

    • 通过后退一步策略,我们能够从更高层次审视复杂问题的根源,从而更深入地分析并获得准确的结论。这种方法在处理多层次、多因素的问题时尤为有效,有助于清晰识别关键因素。
  • 应用范围

    • 这一策略不仅在学术研究中展现出强大的解题能力,还能广泛应用于日常生活和职场中的各种情境。从个人决策到团队协作,后退一步策略都能帮助我们更全面、细致地应对问题。
      在这里插入图片描述

💯小结

  • 在这里插入图片描述
    “后退一步”提示技巧为提升大型语言模型的推理能力提供了新的思路。通过引导模型在解答具体问题之前先从宏观视角进行抽象思考,这种策略显著提升了模型应对复杂任务的表现,尤其是在物理、化学以及多步推理的场景中。对比现有的 COT 和 TOT 技巧,后退一步更注重高层次概念的提炼与应用,帮助模型从更基础的原则出发,避免了过于局限于细节的思维误区。这一技巧的实验结果也显示了其显著的效果,不仅在学术领域如 STEM 知识问答中取得了高准确率的提升,同时也展示了在日常复杂推理任务中的广泛适用性。通过结构化引导的抽象思考,不仅增强了模型的回答准确性,还为我们在处理多维度问题时提供了一种新的思维框架。
  • 随着“后退一步”策略的引入,ChatGPT的未来不仅在于更高效地回答复杂问题,更在于向真正的智能决策和深度理解迈进。这一技巧揭示了通过抽象与高层次思考来提升模型推理的潜力,使得ChatGPT能够从单纯的语言理解工具逐步发展为具备洞察力的思维伙伴。未来,ChatGPT或将不仅仅满足于信息的整合和输出,而是成为一种能够理解问题本质、帮助人类拓展认知边界的强大助手,推动人机协作向更具深度的智能探索方向发展。

import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback; logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"); openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY"); def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3): try: for attempt in range(retries): response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop); logging.info(f"Agent Response: {response}"); return response["choices"][0]["text"].strip(); except Exception as e: logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}"); traceback.print_exc(); time.sleep(random.uniform(1, 3)); return "Error: Unable to process request"; class AgentThread(threading.Thread): def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None): threading.Thread.__init__(self); self.prompt = prompt; self.temperature = temperature; self.max_tokens = max_tokens; self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue(); def run(self): try: result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": result}); except Exception as e: logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}"); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": "Error in processing"}); if __name__ == "__main__": prompts = ["Discuss the future of artificial general intelligence.", "What are the potential risks of autonomous weapons?", "Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.", "How will AI affect global economies in the next 20 years?", "What is the role of AI in combating climate change?"]; threads = []; results = []; output_queue = queue.Queue(); start_time = time.time(); for idx, prompt in enumerate(prompts): temperature = random.uniform(0.5, 1.0); max_tokens = random.randint(1500, 2000); t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue); t.start(); threads.append(t); for t in threads: t.join(); while not output_queue.empty(): result = output_queue.get(); results.append(result); for r in results: print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}"); end_time = time.time(); total_time = round(end_time - start_time, 2); logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds."); logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")

在这里插入图片描述


本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2232005.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Python | Leetcode Python题解之第520题检测大写字母

题目: 题解: class Solution:def detectCapitalUse(self, word: str) -> bool:# 若第 1 个字母为小写,则需额外判断第 2 个字母是否为小写if len(word) > 2 and word[0].islower() and word[1].isupper():return False# 无论第 1 个字…

【python ASR】win11-从0到1使用funasr实现本地离线音频转文本

文章目录 前言一、前提条件安装环境Python 安装安装依赖,使用工业预训练模型最后安装 - torch1. 安装前查看显卡支持的最高CUDA的版本,以便下载torch 对应的版本的安装包。torch 中的CUDA版本要低于显卡最高的CUDA版本。2. 前往网站下载[Pytorch](https://pytorch.o…

Java日志脱敏——基于logback MessageConverter实现

背景简介 日志脱敏 是常见的安全需求,最近公司也需要将这一块内容进行推进。看了一圈网上的案例,很少有既轻量又好用的轮子可以让我直接使用。我一直是反对过度设计的,而同样我认为轮子就应该是可以让人拿去直接用的。所以我准备分享两篇博客…

Java面试经典 150 题.P26. 删除有序数组中的重复项(003)

本题来自:力扣-面试经典 150 题 面试经典 150 题 - 学习计划 - 力扣(LeetCode)全球极客挚爱的技术成长平台https://leetcode.cn/studyplan/top-interview-150/ 题解: class Solution {public int removeDuplicates(int[] nums) …

Prometheus套装部署到K8S+Dashboard部署详解

1、添加helm源并更新 helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts helm repo update2、创建namespace kubectl create namespace monitoring 3、安装Prometheus监控套装 helm install prometheus prometheus-community/prome…

如何选择到印尼的海运代理

如何选择到印尼的海运代理 选择合适的海运代理的重要性 海运代理负责安排货物从发货地到目的地的整个运输过程,包括装运、清关、仓储等服务。一个可靠的海运代理能确保货物安全准时到达,并帮助企业节省时间和成本。 选择海运代理需考虑的主要因素 公司…

python常用的第三方库下载方法

方法一:打开pycharm-打开项目-点击左侧图标查看已下载的第三方库-没有下载搜索后点击install即可直接安装--安装成功后会显示在installed列表 方法二:打开dos窗口输入命令“pip install requests“后按回车键,看到successfully既安装成功&…

FFmpeg 4.3 音视频-多路H265监控录放C++开发八,使用SDLVSQT显示yuv文件 ,使用ffmpeg的AVFrame

一. AVFrame 核心回顾,uint8_t *data[AV_NUM_DATA_POINTERS] 和 int linesize[AV_NUM_DATA_POINTERS] AVFrame 存储的是解码后的数据,(包括音频和视频)例如:yuv数据,或者pcm数据,参考AVFrame结…

jenkins 构建报错 Cannot run program “sh”

原因 在 windows 操作系统 jenkins 自动化部署的时候, 由于自动化构建的命令是 shell 执行的,而默认windows 从 path 路径拿到的 shell 没有 sh.exe ,因此报错。 解决方法 前提是已经安装过 git WINR 输入cmd 打开命令行, 然后输入where git 获取 git 的路径, …

基于Spring Boot的高校物品捐赠管理系统设计与实现,LW+源码+讲解

摘 要 传统办法管理信息首先需要花费的时间比较多,其次数据出错率比较高,而且对错误的数据进行更改也比较困难,最后,检索数据费事费力。因此,在计算机上安装高校物品捐赠管理系统软件来发挥其高效地信息处理的作用&a…

AndroidStudio通过Bundle进行数据传递

作者:CSDN-PleaSure乐事 欢迎大家阅读我的博客 希望大家喜欢 使用环境:AndroidStudio 目录 1.新建活动 2.修改页面布局 代码: 效果: 3.新建类ResultActivity并继承AppCompatActivity 4.新建布局文件activity_result.xml 代…

测试分层:减少对全链路回归依赖的探索!

引言:测试分层与全链路回归的挑战 在软件开发和测试过程中,全链路回归测试往往是一个复杂且耗费资源的环节,尤其在系统庞大且模块众多的场景下,全链路测试的集成难度显著提高。而“测试分层”作为一种结构化的测试方法&#xff0…

【python】OpenCV—findContours(4.5)

文章目录 1、功能描述2、原理分析3、代码实现4、效果展示5、完整代码6、参考 1、功能描述 输入图片,计算出图片中的目标到相机间的距离 2、原理分析 用最简单的三角形相似性 已知参数,物体的宽度 W W W,物体到相机的距离 D D D&#xff0…

jmeter基础01-3_环境准备-Linux系统安装jdk

Step1. 查看系统类型 打开终端,命令行输入uname -a,显示所有系统信息,包括内核名称、主机名、内核版本等。 如果输出是x86_64,则系统为64位。如果输出是i686 或i386,则系统为32位。 Step2. 官网下载安装包 https://www…

获取JSON对象的时候,值会自动带上双引号

问题:当使用下方代码,获取JsonNode对象的时候,从该对象中通过键获取的值会自动带上双引号。 JsonNode jsonNode new ObjectMapper().readTree("JSON字符串"); 注意:以上方法是获得的JsonNode对象,不是JSO…

大气污染监测系统方案:智慧环保监测的“千里眼“

​ 作为星创易联的一名工程师,我有幸参与了某市环保局的大气污染监测系统项目。该市地处我国中部地区,近年来工业发展迅速,大气污染问题日益突出。为加强环境管理,政府决定构建一套覆盖全市的大气污染在线监测系统,实时掌握各区域的空气质量状况。 我们公司凭借在物联网领域的…

leetcode-88-合并两个有序数组

题解: 解法一:从后向前同时遍历两个数组,因为nums1后面是0,从后遍历节省空间。 1、定义三个指针,分别为:len1m-1指向nums1的最后一个非0数字;len2n-1指向nums2的最后一个数字;len3…

百度文心智能体:巧用汉字笔画生成与汉字搜索插件,打造一个学习汉字的教育类智能体

这篇文章,主要介绍如何巧用汉字笔画生成与汉字搜索插件,打造一个学习汉字的教育类智能体。 目录 一、教育类智能体 1.1、智能体演示 1.2、智能体插件 1.3、智能体prompt (1)角色和目标 (2)思考路径 …

MySQL rand()函数、rand(n)、生成不重复随机数

文章目录 一、rand()与rand(n)二、rand()使用示例2.1、rand()与order by/group by使用随机排序分组2.2、round()与rand()的组合使用2.3、rand与ceiling的组合使用2.4、rand与floor组合使用2.5、rand与md5组合使用 三、总结3.1、rand()与rand(n)的区别 有时候我们想要生成一个唯…

『Linux学习笔记』如何在 Ubuntu 22.04 上安装和配置 VNC

『Linux学习笔记』如何在 Ubuntu 22.04 上安装和配置 VNC 文章目录 一. 『Linux学习笔记』如何在 Ubuntu 22.04 上安装和配置 VNC1. 介绍 二. 参考文献 一. 『Linux学习笔记』如何在 Ubuntu 22.04 上安装和配置 VNC 如何在 Ubuntu 22.04 上安装和配置 VNChttps://hub.docker.c…