Rekursiv Prompting

Hvad er rekursiv prompting?

Rekursiv prompting er en teknik, der bruges inden for kunstig intelligens, især med store sprogmodeller (LLMs) som OpenAI’s GPT-4. Det er en metode til at guide AI-modeller til at producere output af højere kvalitet og større nøjagtighed ved iterativt at forfine prompts baseret på tidligere svar. I sin essens indebærer rekursiv prompting en cyklisk interaktion, hvor hver prompt og hvert svar bygger oven på det forrige, hvilket forbedrer AI’ens forståelse og leder til det ønskede resultat.

I sin kerne udnytter rekursiv prompting AI-modellens evne til at bearbejde sekventielle oplysninger og kontekst. Ved at engagere sig i en dialog frem og tilbage kan brugere styre AI’en mod mere præcise, detaljerede og relevante outputs. Denne teknik er især nyttig, når det første svar fra AI’en er utilstrækkeligt eller mangler den ønskede dybde, hvilket giver brugeren mulighed for at tilføje yderligere information, rettelser eller fokuspunkter i de efterfølgende prompts.

Hvordan fungerer rekursiv prompting?

De grundlæggende trin

Rekursiv prompting foregår gennem en række trin, der involverer både den menneskelige bruger og AI-modellen:

1. Indledende prompt: Brugeren giver en indledende prompt til AI-modellen, sætter konteksten og stiller et åbent spørgsmål eller en anmodning.
2. AI-svar: AI’en genererer et svar baseret på informationen i den indledende prompt og sin eksisterende viden.
3. Brugerfeedback: Brugeren gennemgår AI’ens svar og identificerer områder, der kræver forfining eller uddybning. Brugeren giver derefter en opfølgende prompt, der inkluderer feedback, rettelser eller yderligere instruktioner.
4. Forbedret AI-svar: AI’en bearbejder den nye prompt, som indeholder brugerens feedback, og genererer et forbedret svar, der adresserer de angivne bekymringer.
5. Iteration: Trin 3 og 4 gentages efter behov, hvor hver iteration har til formål at forfine AI’ens output yderligere, indtil det ønskede niveau af nøjagtighed og fuldstændighed er opnået.

At bygge videre på tidligere interaktioner

Hver prompt i den rekursive prompting-proces bygger videre på konteksten og indholdet fra de tidligere interaktioner. Denne akkumulerende tilgang gør det muligt for AI’en at tilpasse sine svar baseret på den løbende vejledning fra brugeren. Ved at give iterativ feedback kan brugeren hjælpe AI’en med at overvinde misforståelser, rette unøjagtigheder og dykke dybere ned i specifikke aspekter af emnet.

Udnyttelse af kontekstforståelse

Rekursiv prompting udnytter AI’ens evne til kontekstforståelse. Store sprogmodeller er trænet på enorme datamængder og kan genkende mønstre og sammenhænge i teksten. Ved at engagere sig i en rekursiv dialog kan AI’en forfine sin forståelse af brugerens hensigt, hvilket fører til mere relevante og præcise outputs.

Hvorfor er rekursiv prompting vigtig?

Forbedring af outputkvalitet

En af de primære fordele ved rekursiv prompting er forbedringen af kvaliteten af AI’ens output. Indledende svar fra AI-modeller kan undertiden være generiske, ufuldstændige eller ikke helt tilpasset brugerens behov. Rekursiv prompting gør det muligt for brugere at guide AI’en til at levere mere detaljerede, præcise og skræddersyede svar. Denne iterative proces kan hjælpe med at:

• Afklare uklarheder: Adressere eventuelle uklare eller vage aspekter af AI’ens svar.
• Rette fejl: Identificere og rette faktuelle unøjagtigheder eller misforståelser.
• Uddybning af detaljer: Få AI’en til at give mere dybdegående information om specifikke interessepunkter.

Overvindelse af AI-begrænsninger

Selvom AI-modeller er blevet markant bedre, er de ikke ufejlbarlige og kan have begrænsninger i at forstå komplekse eller nuancerede forespørgsler fuldt ud. Rekursiv prompting fungerer som en mekanisme, hvor brugere kan kompensere for disse begrænsninger ved at:

• Give vejledning: Styre AI’en mod den korrekte fortolkning af brugerens hensigt.
• Forfine forståelse: Hjælpe AI’en med at justere sin forståelse baseret på iterativ feedback.
• Afhjælpe bias: Adressere eventuelle bias eller upassende indhold i AI’ens svar.

Øget bruger kontrol

Rekursiv prompting giver brugerne større kontrol over AI’ens outputs. I stedet for kun at være afhængig af én prompt og ét svar, kan brugeren aktivt deltage i at forme samtalen. Denne øgede kontrol fører til outputs, der er tættere tilpasset brugerens mål og krav.

Udnyttelse af AI-modellens fulde værdi

Ved at anvende rekursiv prompting kan brugere udtrække mere værdi af AI-modeller. Den iterative forfiningsproces gør det muligt for AI’en at udnytte sin omfattende vidensbase mere effektivt og levere outputs, der måske ikke ville have været mulige med en engangs-prompt.

Anvendelsesområder og eksempler

Rekursiv prompting kan anvendes på tværs af mange domæner for at forbedre AI-modellers ydeevne. Nedenfor er nogle praktiske eksempler, der illustrerer anvendelsen.

Eksempel 1: Forfining af en opskrift

Situation: En bruger ønsker detaljerede instruktioner til at lave en klassisk omelet.

Indledende prompt:

“Oplist trinnene til at lave en omelet.”

AI-svar:

1. Slå æggene ud i en skål.
2. Varm en pande op på middel varme og tilsæt smør.
3. Hæld æggene i panden.
4. Tilbered indtil de er faste, fold og server.

Brugerfeedback (opfølgende prompt):

“Giv venligst mere detaljerede trin. Inkluder nødvendige redskaber, ingredienser med mål og madlavningsteknikker til en fremragende omelet.”

Forbedret AI-svar:

1. Ingredienser:
   • 3 store æg
   • Salt og peber efter smag
   • 1 spiseskefuld smør
   • Valgfrit fyld: revet ost, skinke i tern, hakkede grøntsager
2. Redskaber:
   • Røreskål
   • Piskeris eller gaffel
   • Non-stick stegepande (anbefalet 20 cm)
   • Spatel
3. Instruktioner:
   • a. Slå æggene ud i røreskålen. Tilsæt et nip salt og peber.
   • b. Pisk æggene grundigt med piskeris eller gaffel, til blommer og hvide er helt blandet og let skummende.
   • c. Varm stegepanden op på middel varme og tilsæt smørret. Lad det smelte og fordele sig jævnt.
   • d. Hæld de piskede æg i panden og vip den for at fordele æggene jævnt.
   • e. Når kanterne begynder at sætte sig, brug spatlen til forsigtigt at løfte dem, så rå æg kan løbe nedenunder.
   • f. Hvis du tilsætter fyld, drys det over den ene halvdel af omeletten, når æggene næsten er færdige, men stadig let fugtige på toppen.
   • g. Når omeletten har sat sig, og bunden er gylden, fold den sammen over fyldet med spatlen.
   • h. Skub omeletten over på en tallerken og server straks.

Brugerfeedback (yderligere forfining):

“Kan du inkludere tips til at opnå en luftig tekstur og undgå overtilberedning?”

Yderligere forbedret AI-svar:

• Tips til en luftig omelet:
  • Pisk æggene til der dannes små bobler – det indarbejder luft for en lettere tekstur.
  • Tilbered på middel-lav varme for at sikre nænsom tilberedning.
  • Undgå at røre i æggene, når de er i panden.
  • Fyld ikke for meget; for meget fyld kan tynge omeletten ned.
• Undgå overtilberedning:
  • Tag panden af varmen lige før æggene er helt færdige; eftervarmen gør dem færdige.
  • Hold øje med farven; den skal være lysegul uden at brune.

Dette eksempel demonstrerer, hvordan rekursiv prompting kan forfine AI’ens output, så brugerens behov opfyldes med en detaljeret og fyldestgørende vejledning.

Eksempel 2: Omskrivning af uhøflige kommentarer til høflige svar

Situation: En community manager skal moderere forumkommentarer og omdanne uhøflige, men relevante pointer til høflige og respektfulde beskeder.

Indledende uhøflig kommentar:

“Du tager ikke bare fejl; du tager latterligt meget fejl.”

Indledende prompt:

“Kan du omformulere denne kommentar, så den er mere høflig og venlig?: ‘Du tager ikke bare fejl; du tager latterligt meget fejl.’”

AI-svar:

“Jeg tror, du måske tager fejl i din forståelse.”

Brugerfeedback (opfølgende prompt):

“Sørg venligst for, at den omformulerede kommentar bevarer den oprindelige mening og adresserer det specifikke uenighedspunkt på en høflig måde.”

Forbedret AI-svar:

“Jeg mener, der kan være en fejl i din argumentation på dette punkt.”

Brugerfeedback (yderligere forfining):

“Kan du give et forslag eller korrekt information for at hjælpe med at afklare misforståelsen på en respektfuld måde?”

Yderligere forbedret AI-svar:

“Det ser ud til, at der kan være en misforståelse. Tillad mig at dele nogle oplysninger, der kan afklare emnet.”

Ved hjælp af rekursiv prompting guider brugeren AI’en til at formulere et svar, der ikke kun er høfligt, men også konstruktivt og bidrager til en positiv stemning i fællesskabet.

Eksempel 3: Udvikling af et komplekst output

Situation: En underviser ønsker at lave en detaljeret lektionsplan om fotosyntese til gymnasieelever.

Indledende prompt:

“Lav en lektionsplan om fotosyntese for gymnasiebiologi-elever.”

AI-svar:

• Lektionsmål: Forstå processen fotosyntese.
• Aktiviteter:
  • Foredrag om fotosyntese.
  • Vis diagrammer.
  • Udfør et laboratorieforsøg.

Brugerfeedback (opfølgende prompt):

“Udvid venligst lektionsplanen med detaljerede mål, baggrundsviden, trin-for-trin aktiviteter, diskussionsspørgsmål og evalueringsmetoder.”

Forbedret AI-svar:

• Lektionen hedder: Udforskning af fotosyntese i planter
• Varighed: 2 lektioner (i alt 90 minutter)
• Mål:
  • Eleverne kan forklare fotosynteseprocessen og dens betydning for planter.
  • Eleverne kan identificere reaktanter og produkter i fotosyntese.
  • Eleverne forstår klorofyls og kloroplasters rolle.
• Baggrundsviden:
  • Fotosyntese er den proces, hvor grønne planter omdanner lysenergi til kemisk energi.
  • Generel ligning: 6CO₂ + 6H₂O + lysenergi → C₆H₁₂O₆ + 6O₂.
• Materialer:
  • Diagrammer af planteceller.
  • Udstyr til demonstration af fotosyntese (fx vandpest, reagensglas, lyskilder).
• Aktiviteter:
  1. Introducerende foredrag (15 minutter):
     • Drøft fotosyntesens betydning for økosystemet.
     • Forklar sollys, kuldioxid og vandets rolle.
  2. Interaktiv diagramanalyse (10 minutter):
     • Gennemgå diagrammer af kloroplaster og diskuter deres funktion.
  3. Laboratorieforsøg: Observation af iltproduktion (40 minutter):
     • Eleverne opstiller et forsøg med vandpest i vand under forskellige lysforhold.
     • Observer og mål iltbobler.
  4. Dataanalyse og diskussion (15 minutter):
     • Eleverne analyserer resultaterne og diskuterer, hvordan lysintensitet påvirker fotosyntese.
• Diskussionsspørgsmål:
  • Hvorfor er fotosyntese essentiel for livet på Jorden?
  • Hvordan påvirker miljøfaktorer fotosyntesens hastighed?
• Evaluering:
  • Quiz om fotosyntesens nøgleelementer og trin.
  • Rapport fra laboratorieforsøget.
• Hjemmearbejde:
  • Undersøg fotosyntesens indflydelse på globale kulstofkredsløb og skriv et én-sides essay.

Brugerfeedback (yderligere forfining):

“Inkluder forslag til visuelle hjælpemidler eller multimedier og tag højde for forskellige læringsstile.”

Yderligere forbedret AI-svar:

• Visuelle hjælpemidler:
  • Brug animationer eller videoer, der illustrerer fotosynteseprocessen.
  • Giv 3D-modeller af kloroplaster til taktile elever.
• Differentieret undervisning:
  • Gruppediskussioner for interpersonelle elever.
  • Læsemateriale for sproglige elever.
  • Praktiske aktiviteter for kinæstetiske elever.

Ved brug af rekursiv prompting får underviseren en omfattende og velstruktureret lektionsplan, der tilgodeser forskellige læringsstile og dækker emnet grundigt.

Hvordan bruges rekursiv prompting i AI, AI-automatisering og chatbots?

Forbedring af chatbot-interaktioner

Inden for AI og chatbots spiller rekursiv prompting en væsentlig rolle i at skabe mere naturlige og effektive interaktioner. Chatbots skal ofte håndtere komplekse forespørgsler og levere tilfredsstillende svar. Rekursiv prompting gør det muligt for udviklere at designe bots, der kan:

• Afklare brugerens hensigt: Hvis chatbot’ens første svar ikke er tilstrækkeligt, kan den stille opfølgende spørgsmål for bedre at forstå brugerens behov.
• Give detaljeret hjælp: Ved iterativt at forfine svar kan chatbots tilbyde mere omfattende support til brugerne.
• Håndtere uklarheder: Rekursiv prompting gør det muligt for chatbots at opdage og løse uklarheder i brugerinput gennem interaktiv dialog.

AI-automatisering og opgaveudførelse

Inden for AI-automatisering kan rekursiv prompting bruges til at forbedre opgaveløsning ved [AI-agenter. For eksempel:

• Løsning af komplekse problemer: AI-modeller kan løse komplekse problemer ved at opdele dem i mindre, håndterbare dele gennem rekursiv prompting.
• Beslutningsprocesser: Rekursiv prompting gør det muligt for AI at evaluere muligheder iterativt og forfine valg baseret på ny information eller ændrede kriterier.
• Dataindsamling og -behandling: AI-systemer kan bruge rekursiv prompting til at hente og behandle data trin for trin for at sikre nøjagtighed og fuldstændighed.

Træning og finjustering af AI-modeller

Rekursiv prompting er også værdifuldt under træning og finjustering af AI-modeller:

• Modeljustering: Hjælper med at tilpasse AI-outputs til ønskede resultater ved iterativt at justere prompts under træning.
• Fejlretning: Understøtter identifikation og korrektion af model-fejl gennem rekursive feedback-sløjfer.
• Vidensopbygning: Forbedrer modellens evne til at tilegne sig og anvende viden i kontekstsensitive situationer.

Forskning i rekursiv prompting

Rekursiv prompting er et spændende forskningsområde inden for kunstig intelligens og fokuserer især på, hvordan sprogmodeller kan guides til at udvise rekursive ræsonnementsevner. Her er nogle bemærkelsesværdige artikler, der belyser forskellige aspekter af rekursiv prompting og dets betydning for AI-systemer:

1. Large language models and (non-)linguistic recursion
   Forfattere: Maksymilian Dąbkowski, Gašper Beguš
   Denne artikel undersøger store sprogmodellers, især GPT-4’s, evne til at udvise rekursive adfærdsmønstre. Der undersøges både sproglig og ikke-sproglig rekursion gennem forskellige designede prompts. Undersøgelsen fremhæver GPT-4’s evne til at producere og analysere rekursive strukturer og antyder en slags meta-sproglig bevidsthed, der spejler unikke menneskelige kognitive evner. Forskningen er blandt de første til at udforske rekursion i transformer-modeller med mange parametre og giver indsigt i kognitive ligheder mellem AI og menneskelig sprogbehandling. Læs mere
2. Meta Prompting for AI Systems
   Forfattere: Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao
   Dette studie introducerer Meta Prompting, en ny tilgang, der redefinerer, hvordan AI-systemer bruger sprogmodeller til problemløsning. I modsætning til traditionelle metoder udnytter Meta Prompting type- og kategoriteori til at fremhæve informationsstruktur. Artiklen beskriver, hvordan Meta Prompting kan nedbryde komplekse problemer i enklere delproblemer og forbedre ræsonnementets effektivitet og nøjagtighed i AI-applikationer. Ydermere gør det det muligt for AI-modeller at selv-generere prompts rekursivt, svarende til metaprogrammering. Studiet fremhæver teknikens succes i opgaver som matematisk problemløsning og logiske spil og viser potentialet for transformation. Læs mere
3. Maieutic Prompting: Logically Consistent Reasoning with Recursive Explanations
   Forfattere: Jaehun Jung, Lianhui Qin, Sean Welleck, Faeze Brahman, Chandra Bhagavatula, Ronan Le Bras, Yejin Choi
   Artiklen introducerer Maieutic Prompting, en metode designet til at forbedre ræsonnementskonsistensen for sprogmodeller. Ved at skabe et træ af rekursive forklaringer og rammesætte inferens som et logisk tilfredsstillelsesproblem, adresserer denne tilgang støj og inkonsistens i genererede forklaringer. Testet på benchmarks, der kræver kompleks sund fornuft, overgår Maieutic Prompting eksisterende metoder med op til 20 % i nøjagtighed. Denne usuperviserede tilgang understreger potentialet af rekursive forklaringer i at forbedre AI’s ræsonnement. Læs mere