Recursief Prompten

Wat is Recursief Prompten?

Recursief prompten is een techniek die wordt toegepast binnen de kunstmatige intelligentie, met name bij grote taalmodellen (LLM’s) zoals OpenAI’s GPT-4. Het is een methode om AI-modellen te sturen naar outputs van hogere kwaliteit en nauwkeurigheid door de prompts iteratief te verfijnen op basis van eerdere antwoorden. In wezen omvat recursief prompten een cyclische interactie waarbij elke prompt en elk antwoord voortbouwt op het vorige, wat het begrip van de AI vergroot en leidt tot het gewenste resultaat.

In de kern maakt recursief prompten gebruik van het vermogen van het AI-model om sequentiële informatie en context te verwerken. Door een dialoog heen en weer aan te gaan, kunnen gebruikers de AI sturen naar meer precieze, gedetailleerde en relevante outputs. Deze techniek is vooral handig wanneer het eerste antwoord van de AI onvoldoende is of niet de gewenste diepgang heeft; gebruikers kunnen dan aanvullende informatie, correcties of aandachtspunten geven in volgende prompts.

Hoe Werkt Recursief Prompten?

De Fundamentele Stappen

Recursief prompten werkt via een reeks stappen waarbij zowel de menselijke gebruiker als het AI-model betrokken zijn:

1. Eerste Prompt: De gebruiker geeft een eerste prompt aan het AI-model, zet de context neer en stelt een open vraag of verzoek.
2. AI-Antwoord: De AI genereert een antwoord op basis van de informatie uit de eerste prompt en de bestaande kennisbasis.
3. Gebruikersfeedback: De gebruiker beoordeelt het antwoord van de AI en identificeert punten die verfijning of uitbreiding nodig hebben. Vervolgens geeft de gebruiker een vervolgpompt met feedback, correcties of extra instructies.
4. Verfijnd AI-Antwoord: De AI verwerkt de nieuwe prompt met de feedback van de gebruiker en genereert een verbeterd antwoord dat inspeelt op de aangegeven punten.
5. Iteratie: Stap 3 en 4 worden herhaald zolang als nodig, waarbij elke iteratie is gericht op verdere verfijning van de output van de AI tot het gewenste niveau van nauwkeurigheid en volledigheid is bereikt.

Voortbouwen op Vorige Interacties

Elke prompt in het recursieve promptproces bouwt voort op de context en inhoud van eerdere interacties. Deze cumulatieve aanpak stelt de AI in staat om haar antwoorden aan te passen op basis van voortdurende sturing van de gebruiker. Door iteratieve feedback te geven, kan de gebruiker de AI helpen misverstanden te overwinnen, onnauwkeurigheden te corrigeren en dieper in te gaan op specifieke aspecten van het onderwerp.

Contextueel Begrip Benutten

Recursief prompten maakt gebruik van het contextuele begrip van de AI. Grote taalmodellen zijn getraind op enorme hoeveelheden data en kunnen patronen en relaties binnen tekst herkennen. Door een recursieve dialoog aan te gaan, kan de AI haar begrip van de intentie van de gebruiker verfijnen, wat leidt tot relevantere en preciezere outputs.

Waarom is Recursief Prompten Belangrijk?

Verbeteren van Outputkwaliteit

Een van de belangrijkste voordelen van recursief prompten is de verbetering van de kwaliteit van de output van de AI. Eerste antwoorden van AI-modellen kunnen soms algemeen, onvolledig of niet volledig afgestemd zijn op de behoeften van de gebruiker. Met recursief prompten kunnen gebruikers de AI sturen naar meer gedetailleerde, nauwkeurige en op maat gemaakte antwoorden. Dit iteratieve proces helpt bij:

• Verduidelijken van Onduidelijkheden: Het aanpakken van vage of onduidelijke aspecten van het antwoord van de AI.
• Corrigeren van Fouten: Het identificeren en corrigeren van feitelijke onjuistheden of misverstanden.
• Uitbreiden van Details: De AI aansporen om dieper in te gaan op specifieke aandachtspunten.

Beperkingen van AI Overwinnen

Hoewel AI-modellen sterk zijn ontwikkeld, zijn ze niet feilloos en kunnen ze beperkingen hebben in het volledig begrijpen van complexe of genuanceerde verzoeken. Recursief prompten fungeert als een mechanisme waarmee gebruikers deze beperkingen kunnen compenseren door:

• Richting Geven: De AI sturen naar de juiste interpretatie van de intentie van de gebruiker.
• Begrip Verfijnen: De AI helpen haar begrip aan te passen op basis van iteratieve feedback.
• Beperken van Bias: Het aanpakken van vooroordelen of ongepaste inhoud in de antwoorden van de AI.

Meer Controle voor de Gebruiker

Recursief prompten geeft gebruikers meer controle over de outputs van de AI. In plaats van te vertrouwen op één enkele prompt en antwoord, kunnen gebruikers actief deelnemen aan het vormgeven van het gesprek. Deze verhoogde controle leidt tot outputs die beter aansluiten bij de doelen en wensen van de gebruiker.

Meer Waarde uit AI-Modellen Halen

Door recursief prompten toe te passen, kunnen gebruikers meer waarde halen uit AI-modellen. Het iteratief verfijnen stelt de AI in staat om haar uitgebreide kennisbasis effectiever aan te spreken, wat leidt tot outputs die niet mogelijk waren geweest met een eenmalige prompt.

Toepassingen en Voorbeelden

Recursief prompten kan in verschillende domeinen worden toegepast om de prestaties van AI-modellen te verbeteren. Hieronder volgen enkele praktische voorbeelden die de toepassing illustreren.

Voorbeeld 1: Een Recept Verfijnen

Situatie: Een gebruiker wil gedetailleerde instructies over hoe je een klassieke omelet bereidt.

Eerste Prompt:

“Geef de stappen voor het maken van een omelet.”

AI-Antwoord:

1. Klop eieren in een kom.
2. Verhit een pan op middelhoog vuur en voeg boter toe.
3. Giet de eieren in de pan.
4. Bak tot ze gestold zijn, vouw en serveer.

Gebruikersfeedback (Vervolgpompt):

“Geef meer gedetailleerde stappen. Vermeld de benodigde gereedschappen, ingrediënten met hoeveelheden en kooktechnieken voor een uitstekende omelet.”

Verfijnd AI-Antwoord:

1. Ingrediënten:
   • 3 grote eieren
   • Zout en peper naar smaak
   • 1 eetlepel boter
   • Optionele vulling: geraspte kaas, blokjes ham, gesneden groenten
2. Gereedschappen:
   • Mengkom
   • Garde of vork
   • Antiaanbakpan (8 inch aanbevolen)
   • Spatel
3. Instructies:
   • a. Breek de eieren in de mengkom. Voeg een snufje zout en peper toe.
   • b. Klop de eieren goed los met een garde of vork tot dooier en eiwit volledig gemengd zijn en licht schuimen.
   • c. Verhit de antiaanbakpan op middelhoog vuur en voeg de boter toe. Laat deze smelten en de bodem gelijkmatig bedekken.
   • d. Giet de geklopte eieren in de pan en kantel deze zodat de eieren gelijkmatig verspreiden.
   • e. Zodra de randen beginnen te stollen, gebruik je de spatel om ze voorzichtig op te tillen zodat ongekookt ei eronder kan stromen.
   • f. Voeg eventueel vulling toe over één helft van de omelet wanneer de eieren grotendeels gestold zijn maar bovenop nog licht vochtig.
   • g. Als de omelet gestold is en de onderkant goudbruin, vouw je deze met de spatel dubbel over de vulling.
   • h. Schuif de omelet op een bord en serveer direct.

Gebruikersfeedback (Verdere Verfijning):

“Kun je tips geven voor een luchtige textuur en hoe je overkoken voorkomt?”

Verder Verfijnd AI-Antwoord:

• Tips voor een Luchtige Omelet:
  • Klop de eieren tot er kleine belletjes ontstaan; zo wordt lucht ingeslagen voor een lichtere textuur.
  • Bak op matig-laag vuur voor een gelijkmatige garing.
  • Roer niet in de pan zodra de eieren erin zitten.
  • Vul niet te veel; te veel vulling maakt de omelet zwaar.
• Voorkomen van Overkoken:
  • Haal de pan van het vuur net voordat de eieren volledig gestold zijn; de restwarmte zorgt voor de laatste garing.
  • Let goed op de kleur; ga voor lichtgeel zonder te laten bruinen.

Dit voorbeeld laat zien hoe recursief prompten de output van de AI kan verfijnen, wat resulteert in een uitgebreide en gedetailleerde instructie die aansluit bij de wensen van de gebruiker.

Voorbeeld 2: Onbeleefde Reacties Herschrijven naar Beleefde Antwoorden

Situatie: Een communitymanager moet forumberichten modereren door onbeleefde, maar valide punten om te zetten in beleefde en respectvolle berichten.

Eerste Onbeleefde Reactie:

“Je hebt niet alleen ongelijk; je hebt domweg ongelijk.”

Eerste Prompt:

“Kun je deze reactie herformuleren zodat deze beleefder en vriendelijker klinkt?: ‘Je hebt niet alleen ongelijk; je hebt domweg ongelijk.’”

AI-Antwoord:

“Ik denk dat je je mogelijk vergist in je uitleg.”

Gebruikersfeedback (Vervolgpompt):

“Zorg ervoor dat de herformuleerde reactie de oorspronkelijke betekenis behoudt en het specifieke discussiepunt beleefd adresseert.”

Verfijnd AI-Antwoord:

“Ik denk dat er een fout zit in je redenering over dit onderwerp.”

Gebruikersfeedback (Verdere Verfijning):

“Kun je een suggestie of correcte informatie toevoegen om het misverstand op een respectvolle manier te verhelderen?”

Verder Verfijnd AI-Antwoord:

“Het lijkt erop dat er een misverstand is. Ik deel graag wat informatie die dit onderwerp kan verduidelijken.”

Via recursief prompten stuurt de gebruiker de AI naar een reactie die niet alleen beleefd is, maar ook constructief, wat helpt om een positieve communitysfeer te behouden en het probleem te adresseren.

Voorbeeld 3: Een Complexe Output Ontwikkelen

Situatie: Een docent wil een gedetailleerd lesplan over fotosynthese maken voor middelbare scholieren.

Eerste Prompt:

“Maak een lesplan over fotosynthese voor leerlingen van de middelbare school biologie.”

AI-Antwoord:

• Lesdoel: Begrijpen van het proces van fotosynthese.
• Activiteiten:
  • Les over fotosynthese.
  • Diagrammen tonen.
  • Practicum uitvoeren.

Gebruikersfeedback (Vervolgpompt):

“Breid het lesplan uit met gedetailleerde doelen, achtergrondinformatie, stapsgewijze activiteiten, discussievragen en beoordelingsmethoden.”

Verfijnd AI-Antwoord:

• Lestitel: Fotosynthese bij Planten Verkennen
• Lesduur: 2 lesuren (totaal 90 minuten)
• Doelstellingen:
  • Leerlingen leggen het proces van fotosynthese en het belang ervan voor plantengroei uit.
  • Leerlingen benoemen de reactanten en producten van fotosynthese.
  • Leerlingen begrijpen de rol van chlorofyl en chloroplasten.
• Achtergrondinformatie:
  • Fotosynthese is het proces waarbij groene planten lichtenergie omzetten in chemische energie.
  • De algemene vergelijking: 6CO₂ + 6H₂O + lichtenergie → C₆H₁₂O₆ + 6O₂.
• Benodigd Materiaal:
  • Diagrammen van plantencellen.
  • Practicumapparatuur voor het aantonen van fotosynthese (zoals waterpest, reageerbuizen, lichtbronnen).
• Activiteiten:
  1. Inleidend College (15 minuten):
     • Bespreek het belang van fotosynthese in het ecosysteem.
     • Leg de rol uit van zonlicht, koolstofdioxide en water.
  2. Interactieve Analyse van Diagrammen (10 minuten):
     • Bekijk diagrammen van chloroplasten en bespreek hun functie.
  3. Practicum: Waarnemen van Zuurstofproductie (40 minuten):
     • Leerlingen zetten een proef op met waterpest in water onder verschillende lichtomstandigheden.
     • Observeer en meet de productie van zuurstofbelletjes.
  4. Data-analyse en Discussie (15 minuten):
     • Leerlingen analyseren de resultaten en bespreken hoe lichtintensiteit de fotosynthese beïnvloedt.
• Discussievragen:
  • Waarom is fotosynthese essentieel voor leven op aarde?
  • Hoe beïnvloeden omgevingsfactoren het tempo van fotosynthese?
• Beoordelingsmethoden:
  • Toets over de belangrijkste onderdelen en stappen van fotosynthese.
  • Practicumverslag waarin het experiment en de bevindingen worden samengevat.
• Huiswerkopdracht:
  • Onderzoek de invloed van fotosynthese op de mondiale koolstofkringloop en schrijf een essay van één pagina.

Gebruikersfeedback (Verdere Verfijning):

“Voeg visuele hulpmiddelen of multimediasuggesties toe en houd rekening met verschillende leerstijlen.”

Verder Verfijnd AI-Antwoord:

• Visuele Hulpmiddelen:
  • Gebruik animaties of video’s die het proces van fotosynthese laten zien.
  • Voorzie in 3D-modellen van chloroplasten voor tactiele leerlingen.
• Gedifferentieerde Instructie:
  • Groepsdiscussies voor interpersoonlijke leerlingen.
  • Leesmateriaal voor verbaal-linguïstische leerlingen.
  • Praktische activiteiten voor kinesthetische leerlingen.

Door recursief te prompten ontvangt de docent een volledig en gestructureerd lesplan dat aansluit bij verschillende leerstijlen en het onderwerp grondig behandelt.

Hoe Wordt Recursief Prompten Gebruikt in AI, AI-Automatisering en Chatbots?

Verbeteren van Chatbot-interacties

In het domein van AI en chatbots speelt recursief prompten een belangrijke rol bij het realiseren van natuurlijkere en effectievere interacties. Chatbots moeten vaak complexe vragen afhandelen en bevredigende antwoorden geven. Met recursief prompten kunnen ontwikkelaars bots ontwerpen die:

• Gebruikersintentie Verduidelijken: Als het eerste antwoord van de chatbot niet voldoende is, kan deze vervolgvragen stellen om de behoeften van de gebruiker beter te begrijpen.
• Gedetailleerde Hulp Bieden: Door antwoorden iteratief te verfijnen kunnen chatbots gebruikers vollediger ondersteunen.
• Onduidelijkheden Afhandelen: Recursief prompten stelt chatbots in staat om onduidelijkheden in gebruikersinvoer te ontdekken en op te lossen via interactieve dialogen.

AI-Automatisering en Taakafhandeling

In AI-automatisering kan recursief prompten worden gebruikt om de uitvoering van taken door [AI-agenten te verbeteren. Bijvoorbeeld:

• Complexe Probleemoplossing: AI-modellen kunnen complexe problemen aanpakken door ze met recursief prompten op te splitsen in kleinere, beheersbare delen.
• Besluitvormingsprocessen: Recursief prompten stelt AI in staat om opties iteratief te evalueren, keuzes te verfijnen op basis van nieuwe informatie of veranderende criteria.
• Gegevensopvraging en -verwerking: AI-systemen kunnen recursief prompten gebruiken om stapsgewijs gegevens op te halen en te verwerken, waardoor nauwkeurigheid en volledigheid worden gewaarborgd.

Trainen en Fijnregelen van AI-Modellen

Recursief prompten is ook waardevol bij het trainen en verfijnen van AI-modellen:

• Modelafstemming: Helpt AI-outputs af te stemmen op gewenste resultaten door prompts tijdens het trainen iteratief aan te passen.
• Foutcorrectie: Maakt het mogelijk model-fouten te identificeren en corrigeren via recursieve feedbackloops.
• Kennisverwerving: Verbetert het vermogen van het model om kennis toe te passen in contextgevoelige situaties.

Onderzoek naar Recursief Prompten

Recursief prompten is een boeiend onderzoeksgebied binnen de kunstmatige intelligentie, met bijzondere aandacht voor hoe taalmodellen tot recursief redeneervermogen gebracht kunnen worden. Hieronder enkele opvallende artikelen die verschillende aspecten van recursief prompten en de implicaties voor AI-systemen behandelen:

1. Large language models and (non-)linguistic recursion
   Auteurs: Maksymilian Dąbkowski, Gašper Beguš
   Dit artikel onderzoekt in hoeverre grote taalmodellen, in het bijzonder GPT-4, recursief gedrag kunnen vertonen. Zowel linguïstische als niet-linguïstische recursie worden onderzocht aan de hand van diverse ontworpen prompts. De studie laat zien dat GPT-4 recursieve structuren kan produceren en analyseren, wat wijst op een vorm van meta-linguïstisch bewustzijn die lijkt op unieke menselijke cognitieve vaardigheden. Dit onderzoek behoort tot de eerste die recursie in high-parameter transformers verkent en biedt inzichten in cognitieve overeenkomsten tussen AI en menselijke taalverwerking. Lees meer
2. Meta Prompting for AI Systems
   Auteurs: Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao
   In deze studie wordt Meta Prompting geïntroduceerd, een nieuwe aanpak die herdefinieert hoe AI-systemen taalmodellen gebruiken voor probleemoplossing. In tegenstelling tot traditionele methoden gebruikt Meta Prompting type- en categorietheorie om de structuur van informatie te benadrukken. Het artikel beschrijft hoe Meta Prompting complexe problemen kan ontleden in eenvoudigere deelproblemen, waardoor redeneerefficiëntie en nauwkeurigheid van AI-toepassingen worden vergroot. Daarnaast stelt het AI-modellen in staat om prompts op recursieve wijze zelf te genereren, vergelijkbaar met metaprogrammeren. De studie toont het succes van deze techniek aan bij taken zoals wiskundige problemen en logische spellen, en laat zo het transformerende potentieel zien. Lees meer
3. Maieutic Prompting: Logically Consistent Reasoning with Recursive Explanations
   Auteurs: Jaehun Jung, Lianhui Qin, Sean Welleck, Faeze Brahman, Chandra Bhagavatula, Ronan Le Bras, Yejin Choi
   Dit artikel introduceert Maieutic Prompting, een methode die bedoeld is om de redeneerconsistentie van taalmodellen te verbeteren. Door een boom van recursieve verklaringen te creëren en inferentie te benaderen als een logisch toereikbaarheidsprobleem, pakt deze aanpak de ruis en inconsistentie van gegeneerde verklaringen aan. Getest op benchmarks die complexe alledaagse redeneervaardigheden vereisen, presteert Maieutic Prompting tot wel 20% beter in nauwkeurigheid dan bestaande methoden. Deze onbegeleide aanpak benadrukt het potentieel van recursieve verklaringen bij het versterken van AI-redeervermogen. Lees meer