Rekursiv Prompting

Hva er rekursiv prompting?

Rekursiv prompting er en teknikk som brukes innen kunstig intelligens, spesielt med store språkmodeller (LLMs) som OpenAI sin GPT-4. Det er en metode for å veilede AI-modeller til å produsere utdata av høyere kvalitet og større nøyaktighet ved at promptene gradvis forbedres basert på tidligere svar. I praksis innebærer rekursiv prompting en syklisk interaksjon der hvert prompt og svar bygger på det forrige, noe som forbedrer AI-ens forståelse og leder til ønsket resultat.

I kjernen drar rekursiv prompting nytte av AI-modellens evne til å behandle sekvensiell informasjon og kontekst. Ved å føre en dialog frem og tilbake kan brukeren styre AI-en mot mer presise, detaljerte og relevante utdata. Denne teknikken er spesielt nyttig når det første svaret fra AI-en er utilstrekkelig eller mangler ønsket dybde, da brukeren kan gi tilleggsinformasjon, korreksjoner eller fokusområder i påfølgende prompt.

Hvordan fungerer rekursiv prompting?

De grunnleggende stegene

Rekursiv prompting foregår gjennom en serie trinn som involverer både menneskelig bruker og AI-modell:

1. Innledende prompt: Brukeren gir et første prompt til AI-modellen, setter konteksten og stiller et åpent spørsmål eller en forespørsel.
2. AI-svar: AI-en genererer et svar basert på informasjonen i det første promptet og sin eksisterende kunnskapsbase.
3. Brukertilbakemelding: Brukeren vurderer AI-ens svar og identifiserer områder som må forbedres eller utdypes. Deretter gir brukeren et oppfølgingsprompt med tilbakemelding, korreksjoner eller ytterligere instruksjoner.
4. Forbedret AI-svar: AI-en behandler det nye promptet, som inkluderer brukerens tilbakemelding, og genererer et forbedret svar som adresserer de spesifikke bekymringene.
5. Iterasjon: Trinn 3 og 4 gjentas etter behov, der hver iterasjon har som mål å ytterligere forbedre AI-ens utdata til ønsket nøyaktighet og fullstendighet er oppnådd.

Bygge videre på tidligere interaksjoner

Hvert prompt i rekursiv prompting bygger på konteksten og innholdet fra tidligere interaksjoner. Denne kumulative tilnærmingen gjør at AI-en kan justere sine svar basert på kontinuerlig veiledning fra brukeren. Ved å gi iterativ tilbakemelding kan brukeren hjelpe AI-en med å overvinne misforståelser, rette unøyaktigheter og gå dypere inn i spesifikke aspekter av temaet.

Utnytte kontekstforståelse

Rekursiv prompting utnytter AI-ens evne til kontekstforståelse. Store språkmodeller er trent på enorme mengder data og kan gjenkjenne mønstre og sammenhenger i tekst. Gjennom en rekursiv dialog kan AI-en forbedre sin forståelse av brukerens hensikt, noe som gir mer relevante og presise utdata.

Hvorfor er rekursiv prompting viktig?

Forbedrer kvaliteten på utdata

En av de viktigste fordelene med rekursiv prompting er økt kvalitet på AI-ens utdata. Første svar fra AI-modeller kan noen ganger være generelle, ufullstendige eller ikke helt tilpasset brukerens behov. Rekursiv prompting gjør det mulig for brukere å lede AI-en til å levere mer detaljerte, nøyaktige og tilpassede svar. Denne iterative prosessen kan hjelpe til med å:

• Avklare uklarheter: Adresse vage eller uklare aspekter ved AI-ens svar.
• Rette feil: Identifisere og korrigere faktiske unøyaktigheter eller misforståelser.
• Utdype detaljer: Oppfordre AI-en til å gi mer inngående informasjon om bestemte interessepunkter.

Overvinne AI-begrensninger

Selv om AI-modeller har gjort store fremskritt, er de ikke ufeilbarlige og kan ha begrensninger i å forstå komplekse eller nyanserte forespørsler fullt ut. Rekursiv prompting fungerer som et verktøy for brukere til å kompensere for disse begrensningene ved å:

• Gi veiledning: Styre AI-en mot korrekt tolkning av brukerens hensikt.
• Forbedre forståelse: Hjelpe AI-en med å justere forståelsen basert på iterativ tilbakemelding.
• Redusere skjevheter: Adresse eventuelle skjevheter eller upassende innhold i AI-ens svar.

Økt brukerkontroll

Rekursiv prompting gir brukerne større kontroll over AI-ens utdata. I stedet for å være avhengig av ett enkelt prompt og svar, kan brukerne aktivt delta i å forme samtalen. Denne økte kontrollen gir utdata som er bedre tilpasset brukerens mål og krav.

Gir mer verdi fra AI-modeller

Ved å bruke rekursiv prompting kan brukere hente mer verdi ut av AI-modeller. Den iterative forbedringsprosessen gjør at AI-en kan utnytte sin omfattende kunnskapsbase mer effektivt, og levere utdata som kanskje ikke hadde vært mulig med kun ett enkelt prompt.

Bruksområder og eksempler

Rekursiv prompting kan brukes på ulike områder for å forbedre AI-modellers ytelse. Under følger noen praktiske eksempler som illustrerer anvendelsen.

Eksempel 1: Forbedre en oppskrift

Scenario: En bruker ønsker detaljerte instruksjoner om hvordan man lager en klassisk omelett.

Innledende prompt:

“Beskriv trinnene for å lage en omelett.”

AI-svar:

1. Visp eggene i en bolle.
2. Varm en panne på middels varme og tilsett smør.
3. Hell eggene i pannen.
4. Stek til de er faste, brett og server.

Brukertilbakemelding (oppfølgingsprompt):

“Vennligst gi mer detaljerte trinn. Inkluder nødvendige redskaper, ingredienser med mengder, og koketeknikker for å lage en utmerket omelett.”

Forbedret AI-svar:

1. Ingredienser:
   • 3 store egg
   • Salt og pepper etter smak
   • 1 spiseskje smør
   • Valgfritt fyll: revet ost, skinke i terninger, hakkede grønnsaker
2. Redskaper:
   • Blandebolle
   • Visp eller gaffel
   • Non-stick stekepanne (anbefalt 20 cm)
   • Stekespade
3. Instruksjoner:
   • a. Knekk eggene i blandebollen. Tilsett en klype salt og pepper.
   • b. Visp eggene grundig med visp eller gaffel til plommer og hviter er helt blandet og litt skummende.
   • c. Varm stekepannen på middels varme og tilsett smøret. La det smelte og dekke bunnen jevnt.
   • d. Hell de vispede eggene i pannen og vipp den for å fordele eggene jevnt.
   • e. Når kantene begynner å stivne, bruk stekespaden til forsiktig å løfte dem slik at rå egg kan renne under.
   • f. Hvis du tilsetter fyll, dryss det over den ene halvdelen av omeletten når eggene nesten er faste, men fortsatt litt fuktige på toppen.
   • g. Når omeletten er fast og bunnen er gyllen, bruk stekespaden til å brette den i to over fyllet.
   • h. Skyv omeletten over på en tallerken og server straks.

Brukertilbakemelding (videre forbedring):

“Kan du inkludere tips for å få en luftig tekstur og unngå oversteking?”

Videre forbedret AI-svar:

• Tips for en luftig omelett:
  • Visp eggene til små bobler dannes; dette tilfører luft for en lettere tekstur.
  • Stek på middels lav varme for jevn og skånsom steking.
  • Unngå å røre i eggene etter at de er i pannen.
  • Ikke fyll for mye; for mye fyll kan gjøre omeletten tung.
• Unngå oversteking:
  • Ta pannen av varmen rett før eggene er helt faste; ettervarmen vil gjøre dem ferdige.
  • Følg med på fargen; mål for en lys gul omelett uten bruning.

Dette eksemplet viser hvordan rekursiv prompting kan forbedre AI-ens utdata, slik at brukeren får en grundig og detaljert oppskrift tilpasset behovene.

Eksempel 2: Omskrive uhøflige kommentarer til høflige svar

Scenario: En community manager trenger å moderere forumkommentarer, og gjøre uhøflige, men gyldige poenger om til høflige og respektfulle meldinger.

Innledende uhøflig kommentar:

“Du tar ikke bare feil; du tar latterlig feil.”

Innledende prompt:

“Kan du omformulere denne kommentaren til å være mer høflig og vennlig?: ‘Du tar ikke bare feil; du tar latterlig feil.’”

AI-svar:

“Jeg tror du kan ta feil i din forståelse.”

Brukertilbakemelding (oppfølgingsprompt):

“Vennligst sørg for at den omformulerte kommentaren beholder opprinnelig mening og adresserer det spesifikke uenighetspunktet på en høflig måte.”

Forbedret AI-svar:

“Jeg tror det kan være en feil i din resonnement rundt dette.”

Brukertilbakemelding (videre forbedring):

“Kan du komme med et forslag eller korrekt informasjon for å hjelpe til å oppklare misforståelsen på en respektfull måte?”

Videre forbedret AI-svar:

“Det ser ut som det kan være en misforståelse. La meg dele litt informasjon som kan klargjøre dette emnet.”

Gjennom rekursiv prompting veileder brukeren AI-en til å produsere et svar som ikke bare er høflig, men også konstruktivt, og bidrar til et positivt fellesskapsmiljø samtidig som saken adresseres.

Eksempel 3: Utvikle et komplekst utdata

Scenario: En lærer ønsker å lage en detaljert leksjonsplan om fotosyntese for videregående elever.

Innledende prompt:

“Lag en leksjonsplan om fotosyntese for elever i videregående biologi.”

AI-svar:

• Leksjonsmål: Forstå prosessen med fotosyntese.
• Aktiviteter:
  • Forelesning om fotosyntese.
  • Vise diagrammer.
  • Gjennomføre et labforsøk.

Brukertilbakemelding (oppfølgingsprompt):

“Vennligst utvid leksjonsplanen med detaljerte mål, bakgrunnsinformasjon, trinnvise aktiviteter, diskusjonsspørsmål og vurderingsmetoder.”

Forbedret AI-svar:

• Leksjonstittel: Utforske fotosyntese hos planter
• Leksjonsvarighet: 2 skoletimer (90 minutter totalt)
• Mål:
  • Elevene skal forklare prosessen med fotosyntese og dens betydning for planteliv.
  • Elevene skal identifisere reaktanter og produkter i fotosyntesen.
  • Elevene skal forstå klorofylls og kloroplasters rolle.
• Bakgrunnsinformasjon:
  • Fotosyntese er prosessen hvor grønne planter omdanner lysenergi til kjemisk energi.
  • Generell ligning: 6CO₂ + 6H₂O + lysenergi → C₆H₁₂O₆ + 6O₂.
• Nødvendig utstyr:
  • Diagrammer av planteceller.
  • Labutstyr for å demonstrere fotosyntese (f.eks. vasspest, reagensrør, lyskilder).
• Aktiviteter:
  1. Innledende forelesning (15 minutter):
     • Diskuter viktigheten av fotosyntese i økosystemet.
     • Forklar rollen til sollys, karbondioksid og vann.
  2. Interaktiv diagramanalyse (10 minutter):
     • Studer diagrammer av kloroplaster og diskuter deres funksjon.
  3. Labforsøk: Observere oksygenproduksjon (40 minutter):
     • Elevene setter opp et forsøk med vasspest i vann under ulike lysforhold.
     • Observer og mål produksjon av oksygenbobler.
  4. Dataanalyse og diskusjon (15 minutter):
     • Elevene analyserer resultatene og diskuterer hvordan lysintensitet påvirker fotosyntesen.
• Diskusjonsspørsmål:
  • Hvorfor er fotosyntese essensiell for liv på jorden?
  • Hvordan påvirker miljøfaktorer hastigheten på fotosyntesen?
• Vurderingsmetoder:
  • Quiz om hovedkomponentene og trinnene i fotosyntesen.
  • Labrapport som oppsummerer forsøket og funnene.
• Hjemmeoppgave:
  • Undersøk fotosyntesens betydning for det globale karbonkretsløpet og skriv et én-sides essay.

Brukertilbakemelding (videre forbedring):

“Inkluder visuelle hjelpemidler eller multimedia-forslag og imøtekom ulike læringsstiler.”

Videre forbedret AI-svar:

• Visuelle hjelpemidler:
  • Bruk animasjoner eller videoer som illustrerer fotosynteseprosessen.
  • Gi 3D-modeller av kloroplaster for taktile elever.
• Tilpasset undervisning:
  • Gruppediskusjoner for interpersonlige elever.
  • Lesemateriell for verbalt-lingvistiske elever.
  • Praktiske aktiviteter for kinestetiske elever.

Gjennom rekursiv prompting får læreren en omfattende og godt strukturert leksjonsplan som tar hensyn til ulike læringsstiler og dekker temaet grundig.

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

Forbedre chatbot-interaksjoner

Innen AI og chatbots spiller rekursiv prompting en viktig rolle i å skape mer naturlige og effektive interaksjoner. Chatboter må ofte håndtere komplekse spørsmål og gi tilfredsstillende svar. Rekursiv prompting gjør det mulig for utviklere å lage roboter som kan:

• Avklare brukerhensikt: Hvis chatbotens første svar ikke er tilstrekkelig, kan den stille oppfølgingsspørsmål for å bedre forstå brukerens behov.
• Gi detaljert assistanse: Ved å gradvis forbedre svarene kan chatbots tilby mer omfattende støtte til brukerne.
• Håndtere uklarheter: Rekursiv prompting gjør chatbots i stand til å oppdage og løse uklarheter i brukerens input gjennom interaktiv dialog.

AI-automatisering og oppgaveutførelse

I AI-automatisering kan rekursiv prompting brukes til å forbedre oppgaveutførelse av [AI-agenter. For eksempel:

• Løse komplekse problemer: AI-modeller kan takle komplekse problemer ved å dele dem opp i mindre, håndterbare deler gjennom rekursiv prompting.
• Beslutningsprosesser: Rekursiv prompting gjør det mulig for AI å evaluere alternativer iterativt og forbedre valg basert på ny informasjon eller endrede kriterier.
• Datainnhenting og -behandling: AI-systemer kan bruke rekursiv prompting til å hente og behandle data steg for steg, og sikre nøyaktighet og fullstendighet.

Trening og finjustering av AI-modeller

Rekursiv prompting er også verdifullt i trening og finjustering av AI-modeller:

• Modelltilpasning: Hjelper med å tilpasse AI-utdata til ønskede resultater ved å justere promptene iterativt under trening.
• Feilretting: Legger til rette for å identifisere og rette modellfeil gjennom rekursive tilbakemeldingssløyfer.
• Kunnskapservervelse: Forbedrer modellens evne til å tilegne og anvende kunnskap i kontekstsensitive situasjoner.

Forskning på rekursiv prompting

Rekursiv prompting er et spennende forskningsområde innen kunstig intelligens, spesielt med fokus på hvordan språkmodeller kan veiledes til å vise rekursive resonnementsevner. Følgende er bemerkelsesverdige artikler som utforsker ulike aspekter ved rekursiv prompting og dens implikasjoner i AI-systemer:

1. Large language models and (non-)linguistic recursion
   Forfattere: Maksymilian Dąbkowski, Gašper Beguš
   Denne artikkelen utforsker hvorvidt store språkmodeller, spesielt GPT-4, kan vise rekursive egenskaper. Den undersøker både lingvistisk og ikke-lingvistisk rekursjon gjennom ulike designede prompt. Studien fremhever GPT-4s evne til å produsere og analysere rekursive strukturer, og antyder en form for meta-lingvistisk bevissthet som speiler unike menneskelige kognitive evner. Denne forskningen er blant de første som utforsker rekursjon i høy-parametermodeller, og gir innsikt i kognitive likheter mellom AI og menneskelig språkbehandling. Les mer
2. Meta Prompting for AI Systems
   Forfattere: Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao
   Denne studien introduserer Meta Prompting, en ny tilnærming som redefinerer hvordan AI-systemer bruker språkmodeller for problemløsning. I motsetning til tradisjonelle metoder benytter Meta Prompting type- og kategoriteori for å fremheve informasjonsstruktur. Artikkelen beskriver hvordan Meta Prompting kan dekomponere komplekse problemer til enklere delproblemer, noe som forbedrer resonnementseffektivitet og nøyaktighet i AI-applikasjoner. Videre gjør det det mulig for AI-modeller å generere prompt selv på en rekursiv måte, lik metaprogrammering. Studien viser teknikkens suksess i oppgaver som matematisk problemløsning og logiske spill, og demonstrerer dens transformative potensial. Les mer
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
   Artikkelen introduserer Maieutic Prompting, en metode utviklet for å forbedre resonnementskonsistensen hos språkmodeller. Ved å lage et tre av rekursive forklaringer og ramme inn inferens som et logisk tilfredsstillbarhetsproblem, tar denne tilnærmingen opp støy og inkonsistens i genererte forklaringer. Testet på benchmarks som krever kompleks allmennkunnskapsresonnement, overgår Maieutic Prompting eksisterende metoder med opptil 20 % i nøyaktighet. Denne usuperviserte tilnærmingen fremhever potensialet til rekursive forklaringer for å styrke AI-resonnering. Les mer