Menerapkan Rantai Pemikiran pada Pemikiran Manusia yang Ditingkatkan AI - Ross Dawson

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Di antara inovasi terkini yang paling penting untuk meningkatkan nilai dan keandalan Model Bahasa Besar adalah Rantai Pemikiran dan turunannya termasuk Pohon Pemikiran dan Grafik Pemikiran.

Struktur ini juga sangat berharga dalam perancangan yang efektif Alur kerja manusia + AI untuk pemikiran yang lebih baik.

Dalam artikel ini saya akan memberikan pandangan tingkat tinggi tentang Rantai Pemikiran dan kemudian melihat penerapannya Kecerdasan manusia yang ditambah AI.

Rantai Pemikiran

Model Bahasa Besar (LLM) umumnya sangat baik dalam pembuatan teks, tetapi buruk dalam tugas apa pun yang melibatkan penalaran berurutan.

Makalah penting Januari 2022 Dorongan Rantai Pemikiran Memunculkan Penalaran dalam Model Bahasa Besar menguraikan bagaimana rantai pemikiran — “serangkaian langkah penalaran menengah” — dapat secara substansial meningkatkan kinerja LLM dalam tugas-tugas penalaran termasuk matematika dan teka-teki akal sehat.

Anda mungkin pernah melihat gambar ini kertas melakukan putaran.

Konsep ini dengan cepat diadaptasi ke aplikasi lain termasuk penalaran sementara, model bahasa visual, pengambilan penalaran yang ditambah, dan banyak cara lain untuk meningkatkan kinerja model AI.

Rantai pemikiran telah terbukti sangat bermanfaat dalam aplikasi pemecahan masalah praktis. Contoh yang jelas termasuk obat, hukum, dan pendidikan.

PaLM dan Med-PaLM Google menggabungkan struktur rantai pemikiran dan GPT-4 OpenAI kemungkinan besar juga demikian, artinya ketika Anda menggunakan LLM, pendekatan ini sudah ada di dalamnya.

Meski begitu, yang terkenal adalah kalimat “Mari kita selesaikan masalah ini langkah demi langkah untuk memastikan kita mendapatkan jawaban yang benar” atau variasi dari hal ini. memberikan kinerja LLM terbaik untuk berbagai jenis tugas.

Evolusi Rantai Pemikiran

Sejumlah inovasi telah muncul dengan memanfaatkan Rantai Pemikiran.

Proses penalaran yang efektif tidak selalu mengikuti satu alur saja. Hal ini mengarah ke Pohon Pemikiran struktur, dijelaskan dalam Pohon Pikiran: Pemecahan Masalah yang Disengaja dengan Model Bahasa Besar.

Seperti yang ditunjukkan dalam diagram dari makalah ini, Chain-of-Thought dapat berkembang terlebih dahulu dengan memilih jalur yang paling sering dari beberapa keluaran, dan kemudian memilih dari beberapa jalur terbaik melalui proses berpikir.

Perkembangan terkini dalam Chain-of-Thought termasuk sangat menjanjikan Grafik Pemikiran dan juga Hipergraf Pemikiran.

Struktur ‘pemikiran’ baru akan menjadi pusat kemajuan generatif AI

Rantai Pemikiran dan teknik terkait diciptakan untuk mengatasi keterbatasan LLM dan meningkatkan kemampuan mereka.

Kemajuan model AI generatif yang berkelanjutan akan lebih bergantung pada teknik berpikir terstruktur semacam ini dibandingkan kapasitas komputasi atau ukuran model. Pendekatan-pendekatan ini sudah memungkinkan LLM kecil dan efisien untuk mencapai kinerja yang bisa mendekati model terbesar.

Rantai Pemikiran dan model serupa juga mengarah langsung ke hal ini rantai multi-agen, di mana rantai atau jaringan pemikiran disusun dalam beberapa model tugas yang dioptimalkan untuk menciptakan penalaran dan hasil yang jauh lebih unggul daripada yang dapat dicapai dalam satu model.

Kecerdasan yang ditambah lebih penting daripada Kecerdasan Umum Buatan

“Teknologi seharusnya tidak bertujuan untuk menggantikan manusia, melainkan memperkuat kemampuan manusia.” —Doug Engelbart

Kekuatan pendorong di balik hampir semua pengembangan AI tampaknya adalah menciptakan mesin yang dapat meniru dan berpotensi melampaui kecerdasan dan kemampuan manusia.

Itu adalah ambisi yang bisa dimengerti.

Tapi aku jauh lebih tertarik pada hal itu bagaimana AI dapat meningkatkan kecerdasan manusia.

Kami dapat mengerjakan kedua domain tersebut sekaligus.

Namun dalam setiap skenario kemajuan menuju Kecerdasan Umum Buatan, kita akan lebih baik jika kita memberikan setidaknya energi yang sama ke dalamnya. membangun, mempelajari, dan menerapkan struktur pemikiran Manusia + AI.

Alur Kerja Berpikir Manusia + AI

Konsep Manusia + AI adalah inti dari pekerjaan saya.

Kerangka kerja di bawah ini yang saya buat setahun yang lalu menunjukkan kerangka awal saya tentang “Alur kerja manusia + AI“, di mana manusia dan AI secara berurutan menangani tugas-tugas yang paling sesuai bagi mereka.

Jika dirancang dengan baik, hal ini pasti akan menghasilkan hasil yang lebih baik dari apa yang dapat dicapai oleh masing-masing individu.

Sejak itu saya telah menggali lebih dalam tentang apa saja struktur pemikiran Manusia + AI terbaik.

Ini akan menjadi dasar dari fase selanjutnya dari peningkatan kecerdasan manusia.

Rantai Pemikiran untuk Pemikiran Manusia yang Disempurnakan AI

Konsep yang mengalir dari Chain-of-Thought dikembangkan untuk meningkatkan kemampuan LLM yang berdiri sendiri.

Namun mereka juga terbukti sangat berharga dalam memaksimalkan nilai kerja sama manusia dan AI.

Ada berbagai macam teknik untuk menerapkan struktur Rantai Pemikiran pada alur kerja berpikir Manusia + AI.

Konsep AI diterapkan pada kecerdasan tambahan

LLM dapat digunakan untuk menyarankan bagaimana tugas dapat didekomposisi menjadi elemen berurutan (atau jaringan), dengan manusia atau AI mengidentifikasi di mana kemampuan manusia atau AI paling sesuai.

Salah satu pendekatan spesifik dijelaskan dalam Manusia dalam Lingkaran melalui Rantai Pemikiran, di mana “koreksi manual sub-logika dalam alasan dapat meningkatkan kinerja penalaran LLM.”

“Membingkai” tujuan, tugas, dan struktur, seperti yang ditunjukkan dalam diagram alur kerja Manusia + AI, akan mendorong kualitas hasil. Hal ini biasanya paling baik diawasi oleh manusia, menggunakan alur seperti AI yang mengusulkan atau menilai parameter.

Saya menggabungkan pendekatan ini dan pendekatan lainnya ke dalam serangkaian “Pola Berpikir yang Ditingkatkan dengan AI”.

Secara umum, beragam kemajuan AI, tidak hanya Rantai Pemikiran, dapat diterapkan dengan sangat berguna untuk meningkatkan kecerdasan manusia.

Saya bermaksud menulis artikel serupa tentang penerapan konsep Jaringan Adversarial Generatif untuk Kecerdasan simbiosis manusia-AI struktur.

Kursus tentang Pemikiran & Pengambilan Keputusan yang Ditingkatkan AI

Fokus penuh saya pada tahun 2024 adalah bagaimana AI dapat meningkatkan kesejahteraan manusia.

Salah satu aktivitas utama saya adalah menjalankan kursus kohort reguler di Maven: Pemikiran & Pengambilan Keputusan yang Ditingkatkan AI. Lihat tautan untuk lebih jelasnya.

Gelombang berikutnya dimulai 8 Februari. Sebagai ucapan terima kasih telah membaca hingga akhir artikel ini, Anda bisa mendapatkan diskon 30% dengan menggunakan kupon: COTARTICLE 🙂.