Rekurzivní promptování

Co je rekurzivní promptování?

Rekurzivní promptování je technika používaná v oblasti umělé inteligence, zejména u velkých jazykových modelů (LLMs) jako je GPT-4 od OpenAI. Jde o metodu, jak vést AI modely k produkci kvalitnějších a přesnějších výstupů tím, že se prompty postupně zpřesňují na základě předchozích odpovědí. Rekurzivní promptování znamená cyklickou interakci, kdy každý další prompt a odpověď navazuje na předchozí, čímž se prohlubuje porozumění AI a směřuje se k požadovanému výsledku.

V jádru rekurzivní promptování využívá schopnosti AI modelu zpracovávat sekvenční informace a kontext. Prostřednictvím dialogu tam a zpět může uživatel nasměrovat AI k přesnějším, detailnějším a relevantnějším výstupům. Tato technika je obzvlášť užitečná, když je počáteční odpověď AI nedostačující nebo postrádá požadovanou hloubku – uživatel může zadat další informace, opravy nebo upřesnění v následujících promptech.

Jak rekurzivní promptování funguje?

Základní kroky

Rekurzivní promptování probíhá v několika krocích, na kterých se podílí jak uživatel, tak AI model:

1. Počáteční prompt: Uživatel zadá AI modelu prompt, nastaví kontext a položí otevřenou otázku nebo zadání.
2. Odpověď AI: AI vygeneruje odpověď na základě zadaného promptu a své znalostní báze.
3. Zpětná vazba uživatele: Uživatel zhodnotí odpověď AI a identifikuje oblasti, které je potřeba zpřesnit nebo rozšířit. Poté zadá následný prompt obsahující zpětnou vazbu, opravy či další pokyny.
4. Zpřesněná odpověď AI: AI zpracuje nový prompt včetně zpětné vazby a vytvoří vylepšenou odpověď, která se zaměřuje na upřesněné požadavky.
5. Iterace: Kroky 3 a 4 se opakují podle potřeby, přičemž každá iterace dále zpřesňuje výstup AI až do dosažení požadované přesnosti a úplnosti.

Stavění na předchozích interakcích

Každý prompt v procesu rekurzivního promptování vychází z kontextu a obsahu předchozích interakcí. Tento kumulativní přístup umožňuje AI upravovat své odpovědi na základě průběžného vedení uživatele. Díky iterativní zpětné vazbě může uživatel pomoci AI překonat nedorozumění, opravit nepřesnosti a jít více do hloubky v konkrétních aspektech tématu.

Využití kontextového porozumění

Rekurzivní promptování využívá schopnosti AI chápat širší kontext. Velké jazykové modely jsou trénovány na obrovském množství dat a dokážou rozpoznávat vzorce a souvislosti v textu. Díky dialogu v několika krocích může AI lépe pochopit záměr uživatele a vytvářet relevantnější a přesnější výstupy.

Proč je rekurzivní promptování důležité?

Zvyšování kvality výstupu

Jedním z hlavních přínosů rekurzivního promptování je zlepšení kvality výstupů AI. Počáteční odpovědi AI modelů mohou být někdy příliš obecné, neúplné nebo ne zcela vyhovující potřebám uživatele. Rekurzivní promptování umožňuje uživatelům navést AI k vytváření detailnějších, přesnějších a lépe přizpůsobených odpovědí. Tento iterativní proces pomáhá například:

• Objasňovat nejasnosti: Odstraňovat vágní nebo nejasné části odpovědi AI.
• Opravovat chyby: Identifikovat a napravovat věcné nepřesnosti nebo nedorozumění.
• Rozšiřovat detaily: Podnítit AI, aby poskytla hlubší informace ke konkrétním bodům zájmu.

Překonávání omezení AI

I když jsou AI modely velmi pokročilé, nejsou bezchybné a někdy nemusí plně pochopit složité nebo nuancované požadavky. Rekurzivní promptování slouží jako mechanismus, kterým uživatelé tato omezení kompenzují tím, že:

• Poskytují vedení: Směřují AI ke správné interpretaci záměru uživatele.
• Zpřesňují porozumění: Pomáhají AI upravit chápání na základě opakované zpětné vazby.
• Omezují zkreslení: Řeší případné předsudky nebo nevhodný obsah v odpovědích AI.

Zvyšování kontroly uživatele

Rekurzivní promptování dává uživatelům větší kontrolu nad výstupy AI. Namísto spoléhání na jediný prompt a odpověď se mohou aktivně podílet na směrování konverzace. Tato vyšší míra kontroly vede k výstupům, které lépe odpovídají cílům a požadavkům uživatele.

Větší užitek z AI modelů

Využitím rekurzivního promptování lze z AI modelů vytěžit více. Iterativní zpřesňování umožňuje AI efektivněji čerpat z rozsáhlé znalostní báze a vytvářet výstupy, které by jednorázovým promptem nebylo možné získat.

Příklady využití a scénáře

Rekurzivní promptování lze uplatnit v různých oblastech pro zvýšení výkonu AI modelů. Níže uvádíme některé praktické příklady jeho použití.

Příklad 1: Zpřesnění receptu

Scénář: Uživatel chce podrobné instrukce, jak připravit klasickou omeletu.

Počáteční prompt:

„Napiš postup přípravy omelety.“

Odpověď AI:

1. Rozšlehejte vejce v misce.
2. Zahřejte pánev na středním ohni a přidejte máslo.
3. Nalijte vejce na pánev.
4. Smažte do ztuhnutí, pak přeložte a podávejte.

Zpětná vazba uživatele (následující prompt):

„Popiš prosím jednotlivé kroky podrobněji. Uveď potřebné nástroje, ingredience s množstvím a kuchařské techniky pro vynikající omeletu.“

Zpřesněná odpověď AI:

1. Ingredience:
   • 3 velká vejce
   • Sůl a pepř podle chuti
   • 1 polévková lžíce másla
   • Volitelné náplně: strouhaný sýr, šunka, zelenina
2. Nástroje:
   • Miska na míchání
   • Metlička nebo vidlička
   • Nepřilnavá pánev (doporučeno 20 cm)
   • Stěrka
3. Postup:
   • a. Rozklepněte vejce do misky. Přidejte špetku soli a pepře.
   • b. Důkladně prošlehejte vejce, dokud se žloutky a bílky plně nespojí a nevytvoří se pěna.
   • c. Zahřejte pánev na středním ohni a přidejte máslo. Nechte jej rozpustit a rovnoměrně rozprostřít po dně.
   • d. Nalijte vejce na pánev a naklánějte ji, aby se vejce roztekla po celé ploše.
   • e. Jakmile okraje začnou tuhnout, použijte stěrku a zlehka je nadzvedněte, aby se tekutá vejce dostala pod ně.
   • f. Pokud chcete náplň, posypte ji na jednu polovinu omelety, když jsou vejce téměř hotová, ale ještě trochu vlhká.
   • g. Jakmile je omeleta ztuhlá a spodní strana zlatavá, přeložte ji stěrkou napůl přes náplň.
   • h. Opatrně posuňte omeletu na talíř a ihned podávejte.

Zpětná vazba uživatele (další zpřesnění):

„Doplníš tipy, jak dosáhnout nadýchané textury a jak se vyhnout převaření?“

Další zpřesněná odpověď AI:

• Tipy pro nadýchanou omeletu:
  • Šlehejte vejce, dokud se netvoří malé bublinky – tím se do nich dostane vzduch a textura bude lehčí.
  • Smažte na středně nízkém ohni pro šetrné propečení.
  • Po nalití na pánev už vejce nemíchejte.
  • Omeletu nepřeplňujte náplněmi, jinak bude těžká.
• Jak se vyhnout převaření:
  • Sundejte pánev z ohně těsně před úplným ztuhnutím – zbytkové teplo omeletu dovaří.
  • Sledujte barvu – ideální je světle žlutá bez hnědnutí.

Tento příklad ukazuje, jak rekurzivní promptování zpřesňuje výstup AI až k podrobnému a přehlednému návodu, který splňuje potřeby uživatele.

Příklad 2: Přepis hrubých komentářů na slušné odpovědi

Scénář: Community manager potřebuje moderovat komentáře na fóru a proměnit hrubé, ale věcně správné příspěvky na slušné a respektující zprávy.

Původní hrubý komentář:

„Nejenže se mýlíš, jsi úplně vedle.“

Počáteční prompt:

„Můžeš tento komentář přeformulovat slušněji a laskavěji?: ‚Nejenže se mýlíš, jsi úplně vedle.‘“

Odpověď AI:

„Domnívám se, že ve svém názoru můžeš být na omylu.“

Zpětná vazba uživatele (následující prompt):

„Zajisti, aby přeformulovaný komentář zachoval původní význam a slušně adresoval konkrétní nesouhlas.“

Zpřesněná odpověď AI:

„Myslím, že v tomto ohledu můžeš mít v argumentaci chybu.“

Zpětná vazba uživatele (další zpřesnění):

„Můžeš přidat návrh nebo správné informace, které pomohou objasnit nedorozumění laskavým způsobem?“

Další zpřesněná odpověď AI:

„Zdá se, že došlo k nedorozumění. Dovol mi sdílet informace, které by mohly tuto oblast objasnit.“

Díky rekurzivnímu promptování uživatel navede AI k odpovědi, která je nejen slušná, ale i konstruktivní, čímž přispívá k pozitivní atmosféře v komunitě a současně řeší problém.

Příklad 3: Tvorba komplexního výstupu

Scénář: Učitel chce vytvořit podrobný plán hodiny o fotosyntéze pro studenty středních škol.

Počáteční prompt:

„Vytvoř plán hodiny o fotosyntéze pro hodinu biologie na střední škole.“

Odpověď AI:

• Cíl hodiny: Pochopit proces fotosyntézy.
• Aktivity:
  • Výklad o fotosyntéze.
  • Ukázka schémat.
  • Laboratorní pokus.

Zpětná vazba uživatele (následující prompt):

„Rozveď plán hodiny o podrobné cíle, úvodní informace, krokové aktivity, diskuzní otázky a způsoby hodnocení.“

Zpřesněná odpověď AI:

• Název hodiny: Zkoumání fotosyntézy u rostlin
• Délka hodiny: 2 vyučovací hodiny (celkem 90 minut)
• Cíle:
  • Studenti vysvětlí proces fotosyntézy a jeho význam pro rostlinný život.
  • Studenti identifikují reaktanty a produkty fotosyntézy.
  • Studenti pochopí úlohu chlorofylu a chloroplastů.
• Úvodní informace:
  • Fotosyntéza je proces, kterým zelené rostliny přeměňují světelnou energii na energii chemickou.
  • Obecná rovnice: 6CO₂ + 6H₂O + světlo → C₆H₁₂O₆ + 6O₂.
• Potřebné materiály:
  • Schémata rostlinných buněk.
  • Laboratorní vybavení pro demonstraci fotosyntézy (např. rostlina Elodea, zkumavky, zdroje světla).
• Aktivity:
  1. Úvodní výklad (15 minut):
     • Diskuse o významu fotosyntézy v ekosystému.
     • Vysvětlení rolí světla, oxidu uhličitého a vody.
  2. Analýza schémat (10 minut):
     • Prohlížení schémat chloroplastů a jejich funkce.
  3. Laboratorní pokus: Pozorování produkce kyslíku (40 minut):
     • Studenti provedou pokus s rostlinou Elodea ve vodě při různých světelných podmínkách.
     • Pozorování a měření produkce kyslíkových bublinek.
  4. Analýza dat a diskuze (15 minut):
     • Studenti analyzují výsledky a diskutují, jak intenzita světla ovlivňuje fotosyntézu.
• Diskuzní otázky:
  • Proč je fotosyntéza zásadní pro život na Zemi?
  • Jak okolní faktory ovlivňují rychlost fotosyntézy?
• Způsoby hodnocení:
  • Kvíz na klíčové složky a kroky fotosyntézy.
  • Zpráva z laboratorního pokusu.
• Domácí úkol:
  • Výzkum vlivu fotosyntézy na globální uhlíkový cyklus, vypracování jednostránkového eseje.

Zpětná vazba uživatele (další zpřesnění):

„Přidej návrhy na vizuální pomůcky či multimédia a zohledni různé styly učení.“

Další zpřesněná odpověď AI:

• Vizuální pomůcky:
  • Použij animace nebo videa znázorňující proces fotosyntézy.
  • Poskytni 3D modely chloroplastů pro hmatové učitele.
• Diferencovaná výuka:
  • Skupinové diskuze pro interpersonální typy žáků.
  • Studijní materiály pro verbálně-lingvistické žáky.
  • Praktické aktivity pro kinestetické žáky.

Díky rekurzivnímu promptování získá učitel ucelený a kvalitně strukturovaný plán hodiny, který respektuje různé styly učení a důkladně pokrývá probírané téma.

Jak se rekurzivní promptování využívá v AI, automatizaci a chatbotech?

Zlepšování konverzací s chatboty

V oblasti AI a chatbotů hraje rekurzivní promptování významnou roli při vytváření přirozenější a efektivnější interakce. Chatboti často musí řešit složité dotazy a poskytovat uspokojivé odpovědi. Rekurzivní promptování umožňuje vývojářům navrhovat boty, kteří umí:

• Objasňovat záměr uživatele: Pokud je počáteční odpověď chatbota nedostatečná, může se dále doptávat, aby lépe pochopil potřeby uživatele.
• Poskytovat detailní asistenci: Iterativním zpřesňováním odpovědí mohou chatboti nabídnout uživatelům komplexnější podporu.
• Řešit nejasnosti: Rekurzivní promptování umožňuje chatbotům odhalit a odstranit nejasnosti v uživatelských vstupech prostřednictvím interaktivního dialogu.

AI automatizace a plnění úkolů

V AI automatizaci lze rekurzivní promptování využít ke zlepšení provádění úkolů [AI agenty. Například:

• Řešení složitých problémů: AI modely mohou složité problémy rozdělit na menší a zvládnutelné části pomocí rekurzivního promptování.
• Rozhodovací procesy: Rekurzivní promptování umožňuje AI iterativně hodnotit možnosti a zpřesňovat volby na základě nových informací nebo měnících se kritérií.
• Získávání a zpracování dat: AI systémy mohou využít rekurzivní promptování ke krokovému vyhledávání a zpracování dat, čímž zajistí přesnost a úplnost.

Trénování a ladění AI modelů

Rekurzivní promptování je užitečné také při tréninku a dolaďování AI modelů:

• Zarovnání modelu: Pomáhá přizpůsobit výstupy AI požadovaným výsledkům díky opakovanému upravování promptů při tréninku.
• Oprava chyb: Usnadňuje identifikaci a nápravu chyb modelu prostřednictvím rekurzivních zpětných vazeb.
• Získávání znalostí: Zvyšuje schopnost modelu získávat a aplikovat znalosti v kontextově citlivých situacích.

Výzkum rekurzivního promptování

Rekurzivní promptování je zajímavým předmětem výzkumu v oblasti umělé inteligence, zejména pokud jde o to, jak lze jazykové modely vést k rekurzivnímu uvažování. Následující studie se věnují různým aspektům rekurzivního promptování a jeho dopadům na AI systémy:

1. Large language models and (non-)linguistic recursion
   Autoři: Maksymilian Dąbkowski, Gašper Beguš
   Tato studie zkoumá schopnost velkých jazykových modelů, konkrétně GPT-4, projevovat rekurzivní chování. Zkoumá jak lingvistickou, tak nelingvistickou rekurzi pomocí speciálně navržených promptů. Studie poukazuje na schopnost GPT-4 vytvářet a analyzovat rekurzivní struktury, což naznačuje druh meta-lingvistického uvědomění, které připomíná unikátní lidské kognitivní schopnosti. Výzkum patří mezi první, které zkoumají rekurzi u transformerů s vysokým počtem parametrů, a nabízí vhled do podobností mezi AI a lidským zpracováním jazyka. Více zde
2. Meta Prompting for AI Systems
   Autoři: Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao
   Studie představuje Meta Prompting, nový přístup, který redefinuje využití jazykových modelů v AI při řešení problémů. Na rozdíl od tradičních metod využívá Meta Prompting teorii typů a kategorií a zdůrazňuje strukturu informací. Práce popisuje, jak lze pomocí Meta Promptingu rozdělit složité problémy na jednodušší podproblémy a zvýšit efektivitu a přesnost uvažování v AI aplikacích. Navíc umožňuje AI modelům samostatně generovat prompty rekurzivním způsobem, podobně jako metaprogramování. Studie ukazuje úspěšné využití této techniky například při řešení matematických úloh nebo logických her a dokládá její transformační potenciál. Více zde
3. Maieutic Prompting: Logically Consistent Reasoning with Recursive Explanations
   Autoři: Jaehun Jung, Lianhui Qin, Sean Welleck, Faeze Brahman, Chandra Bhagavatula, Ronan Le Bras, Yejin Choi
   Práce představuje Maieutic Prompting, metodu navrženou k vylepšení konzistence uvažování jazykových modelů. Vytvářením stromu rekurzivních vysvětlení a formulací inference jako problému logické splnitelnosti tato metoda řeší šum a nekonzistenci generovaných vysvětlení. Testy na benchmarcích vyžadujících komplexní uvažování ukazují, že Maieutic Prompting překonává stávající metody až o 20 % v přesnosti. Tento neřízený přístup zdůrazňuje potenciál rekurzivních vysvětlení pro zlepšení uvažování AI. Více zde