Propagación del pensamiento: un enfoque analógico para el razonamiento complejo con modelos de lenguaje grandes - KDnuggets

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Propagación del pensamiento: un enfoque analógico del razonamiento complejo con modelos de lenguaje grandes

Puntos clave

La propagación del pensamiento (TP) es un método novedoso que mejora las complejas capacidades de razonamiento de los modelos de lenguaje grande (LLM).
TP aprovecha problemas análogos y sus soluciones para mejorar el razonamiento, en lugar de hacer que los LLM razonen desde cero.
Los experimentos en varias tareas muestran que TP supera sustancialmente a los métodos de referencia, con mejoras que oscilan entre el 12% y el 15%.

TP primero solicita a los LLM que propongan y resuelvan un conjunto de problemas análogos que están relacionados con el de entrada. Luego, TP reutiliza los resultados de problemas análogos para generar directamente una nueva solución o derivar un plan de ejecución intensivo en conocimiento para modificar la solución inicial obtenida desde cero.

La versatilidad y el poder computacional de los modelos de lenguajes grandes (LLM) son innegables, pero no son ilimitados. Uno de los desafíos más importantes y consistentes para los LLM es su enfoque general para la resolución de problemas, que consiste en razonar desde los primeros principios para cada nueva tarea encontrada. Esto es problemático, ya que permite un alto grado de adaptabilidad, pero también aumenta la probabilidad de errores, particularmente en tareas que requieren un razonamiento de varios pasos.

El desafío de “razonar desde cero” es especialmente pronunciado en tareas complejas que exigen múltiples pasos de lógica e inferencia. Por ejemplo, si a un LLM se le pide que encuentre el camino más corto en una red de puntos interconectados, normalmente no aprovechará el conocimiento previo o problemas análogos para encontrar una solución. En cambio, intentaría resolver el problema de forma aislada, lo que puede conducir a resultados subóptimos o incluso errores absolutos. Ingresar Propagación del pensamiento (TP), un método diseñado para aumentar las capacidades de razonamiento de los LLM. TP tiene como objetivo superar las limitaciones inherentes de los LLM permitiéndoles aprovechar una reserva de problemas análogos y sus correspondientes soluciones. Este enfoque innovador no solo mejora la precisión de las soluciones generadas por LLM, sino que también mejora significativamente su capacidad para abordar tareas de razonamiento complejas de varios pasos. Al aprovechar el poder de la analogía, TP proporciona un marco que amplifica las capacidades de razonamiento innatas de los LLM, acercándonos un paso más a la realización de sistemas artificiales verdaderamente inteligentes.

La propagación del pensamiento implica dos pasos principales:

Primero, se solicita al LLM que proponga y resuelva un conjunto de problemas análogos relacionados con el problema de entrada.
A continuación, las soluciones a estos problemas análogos se utilizan para generar directamente una nueva solución o para modificar la solución inicial.

El proceso de identificación de problemas análogos permite al LLM reutilizar estrategias y soluciones de resolución de problemas, mejorando así sus habilidades de razonamiento. TP es compatible con los métodos de indicación existentes y proporciona una solución generalizable que se puede incorporar a diversas tareas sin una ingeniería significativa específica de la tarea.

Figura 1 y XNUMX: El proceso de propagación del pensamiento (Imagen del artículo)

Además, no se debe subestimar la adaptabilidad de TP. Su compatibilidad con los métodos de indicación existentes la convierte en una herramienta muy versátil. Esto significa que TP no se limita a ningún tipo específico de dominio de resolución de problemas. Esto abre vías interesantes para el ajuste y la optimización de tareas específicas, elevando así la utilidad y eficacia de los LLM en un amplio espectro de aplicaciones.

La implementación de la propagación del pensamiento se puede integrar en el flujo de trabajo de los LLM existentes. Por ejemplo, en una tarea de Razonamiento de camino más corto, TP podría resolver primero un conjunto de problemas análogos más simples para comprender varios caminos posibles. Luego utilizaría estos conocimientos para resolver el problema complejo, aumentando así la probabilidad de encontrar la solución óptima.

ejemplo 1

Tarea: Razonamiento del camino más corto
Problemas análogos: Camino más corto entre los puntos A y B, Camino más corto entre los puntos B y C
Solución final: Camino óptimo del punto A al C considerando las soluciones de problemas análogos

ejemplo 2

Tarea: Escritura creativa
Problemas análogos: Escribe una historia corta sobre la amistad, Escribe una historia corta sobre la confianza.
Solución final: Escribe una historia corta compleja que integre temas de amistad y confianza.

El proceso implica resolver primero estos problemas análogos y luego utilizar los conocimientos adquiridos para abordar la compleja tarea en cuestión. Este método ha demostrado su eficacia en múltiples tareas, mostrando mejoras sustanciales en las métricas de rendimiento.

Las implicaciones de la propagación del pensamiento van más allá de la mera mejora de las métricas existentes. Esta técnica de orientación tiene el potencial de alterar la forma en que entendemos e implementamos los LLM. La metodología subraya un cambio desde la resolución de problemas atómicos y aislados hacia un enfoque más holístico e interconectado. Nos lleva a considerar cómo los LLM pueden aprender no sólo de los datos, sino también del proceso de resolución de problemas en sí. Al actualizar continuamente su comprensión a través de soluciones a problemas análogos, los LLM equipados con TP están mejor preparados para enfrentar desafíos imprevistos, lo que los hace más resilientes y adaptables en entornos en rápida evolución.

La propagación del pensamiento es una adición prometedora a la caja de herramientas de métodos de estimulación destinados a mejorar las capacidades de los LLM. Al permitir que los LLM aprovechen problemas análogos y sus soluciones, TP proporciona un método de razonamiento más matizado y eficaz. Los experimentos confirman su eficacia, lo que la convierte en una estrategia candidata para mejorar el desempeño de los LLM en una variedad de tareas. En última instancia, TP puede representar un importante paso adelante en la búsqueda de sistemas de IA más capaces.

Mateo Mayo (@mattmayo13) tiene una maestría en informática y un diploma de posgrado en minería de datos. Como editor en jefe de KDnuggets, Matthew tiene como objetivo hacer accesibles conceptos complejos de ciencia de datos. Sus intereses profesionales incluyen el procesamiento del lenguaje natural, los algoritmos de aprendizaje automático y la exploración de la IA emergente. Lo impulsa la misión de democratizar el conocimiento en la comunidad de ciencia de datos. Matthew ha estado codificando desde que tenía 6 años.