Propagazione del pensiero: un approccio analogico al ragionamento complesso con modelli linguistici di grandi dimensioni - KDnuggets

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Propagazione del pensiero: un approccio analogico al ragionamento complesso con modelli linguistici di grandi dimensioni

Punti chiave

La propagazione del pensiero (TP) è un nuovo metodo che migliora le complesse capacità di ragionamento dei Large Language Models (LLM).
Il TP sfrutta problemi analoghi e le loro soluzioni per migliorare il ragionamento, piuttosto che far ragionare i LLM da zero.
Esperimenti su vari compiti mostrano che il TP supera sostanzialmente i metodi di base, con miglioramenti che vanno dal 12% al 15%.

Il TP innanzitutto spinge gli LLM a proporre e risolvere una serie di problemi analoghi legati a quello di input. Quindi, TP riutilizza i risultati di problemi analoghi per produrre direttamente una nuova soluzione o derivare un piano di esecuzione ad alta intensità di conoscenza per modificare la soluzione iniziale ottenuta da zero.

La versatilità e la potenza computazionale dei Large Language Models (LLM) sono innegabili, ma non sono illimitate. Una delle sfide più significative e costanti per gli LLM è il loro approccio generale alla risoluzione dei problemi, consistente nel ragionamento basato sui principi primi per ogni nuovo compito incontrato. Ciò è problematico, poiché consente un elevato grado di adattabilità, ma aumenta anche la probabilità di errori, in particolare nei compiti che richiedono un ragionamento in più fasi.

La sfida di “ragionare da zero” è particolarmente pronunciata in compiti complessi che richiedono molteplici passaggi di logica e inferenza. Ad esempio, se a un LLM viene chiesto di trovare il percorso più breve in una rete di punti interconnessi, in genere non utilizzerà conoscenze pregresse o problemi analoghi per trovare una soluzione. Tenterà invece di risolvere il problema in modo isolato, il che può portare a risultati non ottimali o addirittura a veri e propri errori. accedere Propagazione del pensiero (TP), un metodo progettato per aumentare le capacità di ragionamento degli LLM. Il TP mira a superare i limiti intrinseci dei LLM consentendo loro di attingere a un serbatoio di problemi analoghi e alle relative soluzioni. Questo approccio innovativo non solo migliora l'accuratezza delle soluzioni generate dal LLM, ma migliora anche significativamente la loro capacità di affrontare compiti di ragionamento complessi in più fasi. Sfruttando il potere dell’analogia, TP fornisce un quadro che amplifica le capacità di ragionamento innate degli LLM, portandoci un passo avanti verso la realizzazione di sistemi artificiali veramente intelligenti.

La propagazione del pensiero prevede due fasi principali:

Innanzitutto, il LLM è invitato a proporre e risolvere una serie di problemi analoghi legati al problema degli input
Successivamente, le soluzioni a questi problemi analoghi vengono utilizzate per produrre direttamente una nuova soluzione o per modificare la soluzione iniziale

Il processo di identificazione di problemi analoghi consente al LLM di riutilizzare strategie e soluzioni di problem-solving, migliorando così le proprie capacità di ragionamento. TP è compatibile con i metodi di prompt esistenti, fornendo una soluzione generalizzabile che può essere incorporata in varie attività senza un'ingegneria significativa specifica dell'attività.

Figure 1 : Il processo di propagazione del pensiero (immagine dal documento)

Inoltre, l’adattabilità del TP non dovrebbe essere sottovalutata. La sua compatibilità con i metodi di richiesta esistenti lo rende uno strumento estremamente versatile. Ciò significa che il TP non è limitato a nessun tipo specifico di ambito di risoluzione dei problemi. Ciò apre strade entusiasmanti per la messa a punto e l'ottimizzazione di attività specifiche, aumentando così l'utilità e l'efficacia dei LLM in un ampio spettro di applicazioni.

L'implementazione della propagazione del pensiero può essere integrata nel flusso di lavoro dei LLM esistenti. Ad esempio, in un compito di Ragionamento sul percorso più breve, TP potrebbe prima risolvere una serie di problemi più semplici e analoghi per comprendere vari percorsi possibili. Utilizzerebbe quindi queste intuizioni per risolvere il problema complesso, aumentando così la probabilità di trovare la soluzione ottimale.

esempio 1

Task: Ragionamento sul percorso minimo
Problemi analoghi: Percorso più breve tra i punti A e B, Percorso più breve tra i punti B e C
Soluzione finale: Percorso ottimo dal punto A al punto C considerando le soluzioni di problemi analoghi

esempio 2

Task: Scrittura creativa
Problemi analoghi: Scrivi un racconto sull'amicizia, Scrivi un racconto sulla fiducia
Soluzione finale: Scrivi un racconto breve complesso che integri temi di amicizia e fiducia

Il processo prevede prima la risoluzione di questi problemi analoghi e poi l’utilizzo delle conoscenze acquisite per affrontare il complesso compito da svolgere. Questo metodo ha dimostrato la sua efficacia in molteplici attività, mostrando miglioramenti sostanziali nelle metriche delle prestazioni.

Le implicazioni della propagazione del pensiero vanno oltre il semplice miglioramento dei parametri esistenti. Questa tecnica di suggerimento ha il potenziale per alterare il modo in cui comprendiamo e implementiamo i LLM. La metodologia sottolinea il passaggio da una soluzione isolata e atomica dei problemi a un approccio più olistico e interconnesso. Ci spinge a considerare come gli LLM possono imparare non solo dai dati, ma dal processo stesso di risoluzione dei problemi. Aggiornando continuamente la loro comprensione attraverso le soluzioni a problemi analoghi, gli LLM dotati di TP sono meglio preparati ad affrontare sfide impreviste, rendendoli più resilienti e adattabili in ambienti in rapida evoluzione.

La propagazione del pensiero è un'aggiunta promettente alla cassetta degli attrezzi dei metodi di suggerimento volti a migliorare le capacità dei LLM. Consentendo ai LLM di sfruttare problemi analoghi e le relative soluzioni, TP fornisce un metodo di ragionamento più sfumato ed efficace. Gli esperimenti confermano la sua efficacia, rendendolo una strategia candidata per migliorare le prestazioni dei LLM in una varietà di compiti. La TP potrebbe in definitiva rappresentare un significativo passo avanti nella ricerca di sistemi di intelligenza artificiale più capaci.

Matteo Mayo (@mattmayo13) ha conseguito un master in informatica e un diploma di laurea in data mining. In qualità di redattore capo di KDnuggets, Matthew mira a rendere accessibili i concetti complessi di scienza dei dati. I suoi interessi professionali includono l'elaborazione del linguaggio naturale, gli algoritmi di apprendimento automatico e l'esplorazione dell'intelligenza artificiale emergente. È guidato dalla missione di democratizzare la conoscenza nella comunità della scienza dei dati. Matthew programma da quando aveva 6 anni.