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这些知识形式可以通过不同方式获取和应用例如通过训练数据集学习通过知识库直接编码或者通过模型的推理能力来生成和应用。知识是智能系统的核心组成部分它使得这些系统能够理解复杂的概念解决问题并做出有根据的决策。 以下是生成知识提示方法的简明解析 生成知识 这一过程开始于向大型语言模型LLM提供指令为每项任务准备几个具体示例以及一个待提问的空白处。这些示例由人工编写不仅包含了与任务相符的问题还附带了有益的知识说明。 知识整合 生成知识之后这一步骤通过运用另一个大型语言模型LLM以每条知识声明作为依据进行预测从中挑选出最具有信服力的预测结果并将其融合进模型的判断过程中。 评估表现 评估标准围绕三个核心要素知识的数量与质量表现随着更多知识声明的添加而提升以及在推断时采取的知识整合策略。
这种技术已成功提高了大型语言模型LLM在处理多种常识性推理任务上的性能为大部分测试数据集创下了新的行业领先成果并且无论是在未见过的数据上还是经过微调的场景中都显示出了有效性。 在《Generated Knowledge Prompting for Commonsense Reasoning》论文中通过图示展示了这一过程利用少量示例从一个LLM中生成与问题相关的知识声明然后使用另一个LLM根据每条知识声明进行预测并最终选出最有把握的预测结果。 举个例子可以向模型提出这样的命题“鱼能思考。知识鱼的智慧超出外表所显示的。”模型应当根据所给的知识做出反应。 总之生成知识提示技术通过生成作为提问部分的知识引用知识或规律而非实例来提问它不仅确保了模型在面对不同输入时能够保持内部状态或行为的一致性而且在多种场合下都有应用比如在 LangChain 中特别是处理 CSV 格式数据时尤为有效。 3、思维链技术 Tree of Thought (ToT) 思维树 ToT 框架被用于BabyAGI的任务生成代理中其目的是提升如GPT-4等大型语言模型LLM的解题能力。 它的主要构成和功能 树状结构及推理路径 ToT采用树状结构支持多条推理路径以探索性方式识别下一步动作。这种结构也便于实现深度优先和广度优先等搜索算法。 预读与回溯功能 ToT的特色之一是其能够预先阅读并在必要时回溯推理步骤同时可以在所有方向上选择全局推理步骤。 维护思维树 该框架保持一个树状结构每个节点的思维代表一个连贯的语言序列是解题过程中的中间步骤。这样做使得语言模型能够通过有目的的推理自我评估中间思维在解题过程中的进展。 系统性思维探索 结合搜索算法的模型生成与评估思维的能力使得系统性地探索思维成为可能具备前瞻和回溯功能。
例如在“解决24点游戏”的任务中 模型将基于思维树来构造答案。如在24点游戏中可以将思维划分为3个步骤每个步骤包含一个中间等式。在每个关键点模型会保留最优选项并根据是否能达到24来评估每个思维候选分为“肯定/可能/不可能”。这种方法支持那些能够在少数几次尝试中确定的准确部分解决方案并排除那些无法实现的方案。 在BabyAGI这样的自主AI代理Agent中ToT被用来根据特定目标生成和实施任务。任务完成后BabyAGI会根据结果调整其策略并基于之前的执行成果和总体目标规划新任务。 总结来说 思维树ToT提示技术为语言模型提供了一种强有力的解决问题的工具能够系统性地探索和评价多条推理路径。在 BabyAGI 等系统中找到了应用这些系统能够自主地生成、执行和评估任务以达成明确的目标。 Graph of Thoughts (GoT) 思维图 GoT 既是一种框架体系也是一种引导技术。这种方法通过将大型语言模型LLM生成的信息以图的形式组织起来从而显著提升了回答的精确性其效果尤为突出。 在该图中 顶点表示各个独立的思维。边显示思维之间的联系或相互作用。 GoT通过鼓励LLM以多样化方式整合思维、提纯思维网络到其核心并通过反馈循环来加强思维反映了人类认知过程的非线性本质使得对思维序列的模拟更加真实。 GoT方法概述如下 思维产生LLM产生相关的思维每一个思维在图中被表示为一个顶点。连接识别确定思维之间的关系逻辑发展、支撑证据或不同观点并在图中以边的形式展现。图形探索LLM在图中进行探索以形成解决方案可能会按照特定的顺序遍历巧妙地结合思维或通过反馈循环来强化特定的思维。生成回答基于图内探索出的解决方案LLM生成回答。这种回答往往比未使用GoT生成的回答更加精准。 在进行的实践测试中面对日益增加的挑战如24点游戏、解决高次多项式方程、导出递归序列的公式等GoT展现了超越GPT-4和其他先进提示方法如思维树ToT的优越性能分别在这些任务中实现了89.7%、86%和56%的准确度提高与ToT相比平均准确度分别提升了23%、24%和15%。 本质上GoT通过允许大型语言模型LLM通过图表示来模拟、探索和增强复杂的思维过程从而提高了LLM生成回应的准确性确保了对所有相关思维及其相互关系的全面检查。 4、交互与推理技术 Retrieval Augmented Generation(RAG)
检索增强型生成 RAG 是一种框架通过融合检索式模型和生成式模型的优势致力于提升大型语言模型LLM输出文本的品质和相关度。它能够从外部知识库中提取信息确保LLM输出的信息既准确又是最新的而无需修改LLM本身。 RAG框架要点解析如下 检索模型这类模型负责从数据集或知识库中寻找必要信息通过信息检索或语义搜寻技巧根据特定查询找到最合适的信息。 生成模型根据特定提示或上下文创造新内容的模型它们通过分析大量训练数据来创作新颖或创意内容。 结合双方优势RAG将上述两种方法结合既弥补了它们的不足又发挥了各自的强项。通过检索模型找到与查询或上下文相关的信息再将这些信息作为生成模型的输入或额外上下文以此来生成更加贴切和精确的文本。 应用实例例如Alice想知道是否能以半天为单位请假以及她今年是否还有足够的假期。一个应用了RAG的聊天机器人能够实时查找公司最新的假期政策并利用这些信息来回答Alice的问题。
采用 RAG 的工具和平台包括 LlamaIndex 简化自定义数据上基于LLM应用开发的索引和查询过程。 Weaviate 一款开源的向量数据库支持使用向量表达方式来存储和查询数据对象。
RAG应用场景 问答系统 先通过检索模型找到含有答案的相关文段或文件再通过生成模型整合这些信息形成简洁明了的回答。 内容创作任务 如进行文本摘要或编故事检索模型会先寻找相关资料然后生成模型根据这些资料创作出摘要或故事。
简而言之RAG通过利用知识库中的准确和最新信息极大地扩展了LLM的功能使其在问答系统、内容创作等多种应用场景中能够生成更加相关和精确的文本并且能与多种工具和平台配合使用。 5、总结 提示工程 Prompt Engineering的四大类技术 基于样本提示技术思维链技术自动增强技术交互与推理技术 都为AI系统提供了新的可能性 这些技术可以广泛应用于问答系统、内容创作、任务生成代理、执行代理等多种场景极大地扩展了大型语言模型的能力和应用范围。并且通过不断改进和创新这些技术我们可以预见到未来AI将会更加智能、准确和高效。 总的来说本文对提示词的介绍和一些相关的方法论和框架的解析旨在为广大读者提供对这一新兴行业的深入理解和洞见。在未来的发展中我们期待看到更多的成功应用和突破性成果共同推动这个激动人心的领域不断向前。 ​ 如何学习大模型 现在社会上大模型越来越普及了已经有很多人都想往这里面扎但是却找不到适合的方法去学习。 作为一名资深码农初入大模型时也吃了很多亏踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们帮助你们学习AI大模型能够解决你们学习中的困难。 我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来需要的小伙伴可以扫取。 一、AGI大模型系统学习路线 很多人学习大模型的时候没有方向东学一点西学一点像只无头苍蝇乱撞我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。 二、AI大模型视频教程 三、AI大模型各大学习书籍 四、AI大模型各大场景实战案例 五、结束语 学习AI大模型是当前科技发展的趋势它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力成为未来技术领域的领导者。 再者学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值提供更多的岗位以及副业创收让自己的生活更上一层楼。 因此学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。