Áp dụng Chuỗi tư duy vào tư duy của con người được nâng cao bởi AI - Ross Dawson

Áp dụng Chuỗi tư duy vào tư duy của con người được nâng cao bởi AI – Ross Dawson

Dấu thời gian: 18:2024 chiều ngày 6 tháng 14 năm XNUMX
Nút nguồn: 3070889

Trong số những cải tiến quan trọng nhất gần đây nhằm nâng cao giá trị và độ tin cậy của Mô hình Ngôn ngữ Lớn là Chuỗi suy nghĩ và các dẫn xuất của nó bao gồm Cây suy nghĩ và Đồ thị tư duy. 

Những cấu trúc này cũng cực kỳ có giá trị trong việc thiết kế hiệu quả Quy trình làm việc của con người + AI để tư duy tốt hơn.

Trong bài viết này, tôi sẽ cung cấp cái nhìn cấp cao về Chuỗi tư duy và sau đó xem xét các ứng dụng để Trí thông minh của con người được tăng cường bằng AI.

Chuỗi suy nghĩ

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường xuất sắc trong việc tạo văn bản, nhưng lại kém ở bất kỳ nhiệm vụ nào liên quan đến lý luận tuần tự.

Bài báo mang tính bước ngoặt tháng 2022 năm XNUMX Gợi ý chuỗi suy nghĩ gợi ra suy luận trong các mô hình ngôn ngữ lớn đã đặt ra cách một chuỗi suy nghĩ - “một loạt các bước suy luận trung gian” - có thể cải thiện đáng kể hiệu suất LLM trong các nhiệm vụ lý luận bao gồm toán học và các câu đố thông thường.

Bạn có thể đã nhìn thấy hình ảnh này từ giấy thực hiện các vòng.

Khái niệm này nhanh chóng được điều chỉnh cho các ứng dụng khác bao gồm lý luận thời gian, mô hình ngôn ngữ hình ảnh, lý luận tăng cường truy xuấtvà nhiều cách khác để cải thiện hiệu suất của các mô hình AI.

Chuỗi suy nghĩ đã tỏ ra đặc biệt có giá trị trong các ứng dụng giải quyết vấn đề thực tế. Các ví dụ rõ ràng bao gồm y học, pháp luậtvà giáo dục. 

PaLM và Med-PaLM của Google kết hợp các cấu trúc chuỗi tư duy và rất có thể là GPT-4 của OpenAI, nghĩa là khi bạn sử dụng LLM thì các phương pháp tiếp cận này đã được tích hợp sẵn. 

Mặc dù vậy, lời nhắc nổi tiếng “Hãy giải quyết vấn đề này từng bước một để đảm bảo chúng ta có câu trả lời đúng” hoặc các biến thể của vấn đề này mang lại hiệu suất LLM tốt nhất cho nhiều loại nhiệm vụ. 

Sự phát triển của chuỗi tư duy

Một số đổi mới đã xuất hiện bằng cách xây dựng trên Chuỗi tư duy.

Quá trình suy luận hiệu quả không nhất thiết phải đi theo một quỹ đạo duy nhất. Điều này dẫn đến Cây suy nghĩ cấu trúc được mô tả ở Cây suy nghĩ: Giải quyết vấn đề có chủ ý bằng các mô hình ngôn ngữ lớn.

Như được trình bày trong sơ đồ này của bài báo, Chuỗi tư duy trước tiên có thể tiến tới việc chọn con đường thường xuyên nhất từ ​​​​nhiều đầu ra, sau đó chọn từ con đường tốt nhất trong nhiều con đường thông qua quá trình suy nghĩ. 

Những phát triển gần đây hơn về Chuỗi tư duy bao gồm những phát triển đầy hứa hẹn Đồ thị tư duy cũng như Siêu suy nghĩ. 

Các cấu trúc 'tư duy' mới lạ sẽ là trọng tâm của tiến trình AI sáng tạo 

Chuỗi tư duy và các kỹ thuật liên quan được tạo ra để giải quyết những hạn chế của LLM và nâng cao khả năng của chúng. 

Sự tiến bộ liên tục của các mô hình AI tổng quát sẽ phụ thuộc nhiều vào các loại kỹ thuật tư duy có cấu trúc này hơn là khả năng tính toán hoặc kích thước mô hình. Những cách tiếp cận này đã kích hoạt LLM nhỏ, hiệu quả để đạt được hiệu suất có thể tiếp cận mô hình lớn nhất. 

Chuỗi tư duy và các mô hình tương tự cũng dẫn trực tiếp đến chuỗi đa tác nhân, trong đó các chuỗi hoặc mạng lưới suy nghĩ được bố trí trên nhiều mô hình được tối ưu hóa cho nhiệm vụ để tạo ra lý luận và kết quả vượt trội hơn nhiều so với những gì có thể đạt được trong một mô hình duy nhất.

Trí tuệ tăng cường quan trọng hơn Trí tuệ nhân tạo tổng hợp

“Công nghệ không nên nhằm mục đích thay thế con người, mà nên khuếch đại khả năng của con người.” — Doug Engelbart

Động lực đằng sau hầu hết sự phát triển của AI dường như là tạo ra những cỗ máy có thể mô phỏng và có khả năng vượt xa trí thông minh cũng như khả năng của con người.

Đó là một tham vọng dễ hiểu.

Nhưng tôi còn quan tâm nhiều hơn đến AI có thể tăng cường trí thông minh của con người như thế nào.

Chúng tôi có thể làm việc trên cả hai miền cùng một lúc.

Nhưng trong mọi kịch bản có thể xảy ra để tiến tới Trí tuệ nhân tạo tổng hợp, chúng ta sẽ tốt hơn nếu chúng ta dành ít nhất năng lượng tương đương vào xây dựng, học tập và áp dụng cấu trúc tư duy Con người + AI.

Con người + Quy trình tư duy AI 

Khái niệm của Con người + trí tuệ nhân tạo là trọng tâm công việc của tôi.

Khung bên dưới mà tôi đã tạo cách đây một năm cho thấy khuôn khổ ban đầu của tôi về “Quy trình làm việc của con người + AI“, trong đó con người và AI tuần tự giải quyết các nhiệm vụ mà họ phù hợp nhất.

Nếu được thiết kế tốt, điều này chắc chắn sẽ tạo ra những kết quả vượt trội hơn những gì mỗi người có thể làm được. 

Kể từ đó, tôi đã nghiên cứu chi tiết hơn nhiều về cấu trúc tư duy Con người + AI cụ thể là gì.

Đây sẽ là nền tảng của giai đoạn tiếp theo của trí thông minh tăng cường của con người.

Chuỗi tư duy cho tư duy con người được nâng cao bằng AI

Các khái niệm từ Chuỗi tư duy đã được phát triển để nâng cao khả năng độc lập của LLM.

Tuy nhiên, chúng cũng chứng tỏ có giá trị vô cùng lớn trong việc tối đa hóa giá trị của con người và AI khi làm việc cùng nhau. 

Có một loạt các kỹ thuật áp dụng cấu trúc Chuỗi tư duy cho quy trình tư duy của Con người + AI.

Các khái niệm AI áp dụng cho trí thông minh tăng cường

LLM có thể được sử dụng để đề xuất cách phân chia các nhiệm vụ thành các phần tử tuần tự (hoặc nối mạng), trong đó con người hoặc AI xác định nơi khả năng của con người hoặc AI có thể phù hợp nhất.

Một cách tiếp cận cụ thể được mô tả trong Con người trong vòng lặp thông qua chuỗi suy nghĩ, trong đó “việc sửa các logic phụ theo cách thủ công trong các cơ sở lý luận có thể cải thiện hiệu suất lý luận của LLM.”

Việc “đóng khung” các mục tiêu, nhiệm vụ và cấu trúc, như được thể hiện trong sơ đồ quy trình làm việc của Con người + AI, sẽ thúc đẩy chất lượng của kết quả. Điều này thường được con người giám sát tốt nhất bằng cách sử dụng các luồng như AI đề xuất hoặc đánh giá các tham số.

Tôi đang kết hợp những cách tiếp cận này và các cách tiếp cận khác vào một bộ “Mô hình tư duy nâng cao về AI”.

Tổng quát hơn, rất nhiều tiến bộ của AI, không chỉ Chuỗi tư duy, có thể được áp dụng cực kỳ hữu ích để tăng cường trí thông minh của con người.  

Tôi dự định viết một bài báo tương tự về việc áp dụng các khái niệm về Mạng đối thủ chung đến Trí tuệ cộng sinh giữa con người và AI cấu trúc. 

Khóa học về tư duy nâng cao và ra quyết định bằng AI

Trọng tâm hoàn toàn của tôi vào năm 2024 là cách AI có thể hỗ trợ con người.

Một trong những hoạt động trọng tâm của tôi là tổ chức một khóa học thuần tập thường xuyên về Maven: Tư duy nâng cao và ra quyết định bằng AI. Kiểm tra liên kết để biết thêm chi tiết.

Nhóm tiếp theo bắt đầu vào ngày 8 tháng 30. Để cảm ơn bạn đã đọc đến cuối bài viết này, bạn có thể được giảm giá XNUMX% bằng cách sử dụng phiếu giảm giá: COTARTICLE 🙂.

Dấu thời gian:

Thêm từ Rossdawson