Техники промтинга и фреймворк ReAct
Несмотря на тщательную настройку, искусственный интеллект может давать неправильные ответы, и производить ошибочные рассуждения. Это происходит из-за специфики технологии, часто ИИ неверно интерпретирует запрос.
Понимая эти особенности, мы применяем техники корректировки работы модели, которые позволяют нивелировать недостатки технологии и с высокой вероятностью выдавать желаемый результат.
Методы корректировки работы модели
Метод Self Consistency
Метод Self Consistency включает в себя запуск модели несколько раз с одинаковыми начальными условиями и промптами, чтобы выявить наиболее стабильные и точные ответы.
Этот подход помогает сделать выводы более надежными, так как языковая модель по сути проверяет свои ответы и выдает наиболее подходящий из нескольких вариантов.
Цепочка мыслей (Chain-of-Thought Prompting)
Цепочка мыслей (CoT) — метод, который улучшает качество ответов, позволяя модели формировать последовательные рассуждения, прежде чем выдавать окончательный ответ. Подход помогает глубже анализировать запросы и находить более точные решения.
Используя CoT, мы повышаем надежность и последовательность выводов, что делает взаимодействие с моделью более эффективным.
Метод ReAct
Метод ReAct (Reasoning and Acting) предполагает добавление дополнительных промтов на разных шагах взаимодействия с моделью. Это означает, что мы можем задавать уточняющие вопросы и направлять модель в русле заданных правил, что позволяет улучшить качество выводов и сделать их более последовательными.
Тем самым мы проверяем ответы на соответствие с существующими данными и потребностями бизнеса.
Наилучшим подходом является использование ReAct в сочетании с цепочкой мыслей (CoT), что позволяет эффективно задействовать как внутренние знания, так и внешнюю информацию, полученную в процессе рассуждения.
Это помогает глубже анализировать, как языковая модель рассуждает и формирует ответы, выявляя слабые места и позволяя их корректировать в процессе.