Rekurzívne promptovanie

Čo je rekurzívne promptovanie?

Rekurzívne promptovanie je technika využívaná v oblasti umelej inteligencie, najmä pri veľkých jazykových modeloch (LLM) ako OpenAI GPT-4. Ide o spôsob, ako nasmerovať AI modely k produkcii kvalitnejších a presnejších výstupov postupným vylepšovaním promptov na základe predchádzajúcich odpovedí. V podstate rekurzívne promptovanie zahŕňa cyklickú interakciu, kde každý prompt a odpoveď nadväzuje na predchádzajúce, čím sa zlepšuje porozumenie AI a vedie to k požadovanému výsledku.

V jadre rekurzívne promptovanie využíva schopnosť AI modelov spracovávať sekvenčné informácie a kontext. Vďaka spätnému dialógu môže používateľ usmerňovať AI k presnejším, detailnejším a relevantnejším odpovediam. Táto technika je obzvlášť užitočná, ak je počiatočná odpoveď AI nedostatočná alebo nemá požadovanú hĺbku, vďaka čomu môže používateľ v ďalších promptoch poskytnúť doplňujúce informácie, opravy alebo zamerať pozornosť na konkrétne body.

Ako funguje rekurzívne promptovanie?

Základné kroky

Rekurzívne promptovanie prebieha v sérii krokov, do ktorých je zapojený používateľ a AI model:

1. Počiatočný prompt: Používateľ zadá AI modelu úvodný prompt, ktorý nastaví kontext a položí otvorenú otázku alebo požiadavku.
2. Odpoveď AI: AI vygeneruje odpoveď na základe informácií z počiatočného promptu a svojej znalostnej databázy.
3. Spätná väzba používateľa: Používateľ skontroluje odpoveď AI a identifikuje oblasti, ktoré je potrebné rozšíriť alebo vylepšiť. Potom poskytne následný prompt so spätnou väzbou, opravami alebo ďalšími pokynmi.
4. Vylepšená odpoveď AI: AI spracuje nový prompt, ktorý obsahuje spätnú väzbu používateľa, a vygeneruje vylepšenú odpoveď, ktorá rieši zadané požiadavky.
5. Iterácia: Kroky 3 a 4 sa opakujú podľa potreby, pričom každá iterácia má za cieľ ešte viac vylepšiť výstup AI až do dosiahnutia požadovanej presnosti a úplnosti.

Nadväzovanie na predchádzajúce interakcie

Každý prompt v procese rekurzívneho promptovania nadväzuje na kontext a obsah predchádzajúcich interakcií. Tento kumulatívny prístup umožňuje AI upravovať svoje odpovede na základe priebežného usmerňovania používateľa. Poskytovaním opakovanej spätnej väzby môže používateľ pomôcť AI prekonať nedorozumenia, opraviť nepresnosti a ísť hlbšie do vybraných aspektov témy.

Využitie kontextového porozumenia

Rekurzívne promptovanie využíva schopnosti AI v oblasti kontextového porozumenia. Veľké jazykové modely sú trénované na obrovskom množstve dát a dokážu rozpoznať vzory a súvislosti v texte. Vďaka rekurzívnemu dialógu môže AI vylepšiť svoje pochopenie zámeru používateľa, čo vedie k relevantnejším a presnejším výstupom.

Prečo je rekurzívne promptovanie dôležité?

Zlepšovanie kvality výstupu

Jedným z hlavných prínosov rekurzívneho promptovania je zvýšenie kvality výstupu AI. Počiatočné odpovede modelov AI môžu byť niekedy všeobecné, neúplné alebo nie celkom v súlade s potrebami používateľa. Rekurzívne promptovanie umožňuje používateľom nasmerovať AI k vytváraniu detailnejších, presnejších a šitých na mieru odpovedí. Tento iteratívny proces môže pomôcť pri:

• Objasňovaní nejasností: Riešenie nejasných alebo nepresných častí odpovede AI.
• Opravovaní chýb: Identifikácia a oprava faktických nepresností alebo nedorozumení.
• Rozširovaní detailov: Vyzývanie AI, aby poskytla podrobnejšie informácie k určitému bodu záujmu.

Prekonávanie obmedzení AI

Hoci AI modely výrazne pokročili, nie sú neomylné a môžu mať obmedzenia pri pochopení komplexných alebo nuansovaných požiadaviek. Rekurzívne promptovanie slúži ako mechanizmus, vďaka ktorému môžu používatelia tieto limity kompenzovať:

• Poskytovanie usmernenia: Navigovanie AI k správnej interpretácii zámeru používateľa.
• Vylepšovanie porozumenia: Pomoc AI upraviť svoje pochopenie na základe opakovanej spätnej väzby.
• Zmierňovanie zaujatostí: Riešenie predsudkov alebo nevhodného obsahu v odpovediach AI.

Zvyšovanie kontroly používateľa

Rekurzívne promptovanie dáva používateľom väčšiu kontrolu nad výstupmi AI. Namiesto jednorazového promptu a odpovede sa môžu aktívne podieľať na formovaní konverzácie. Táto zvýšená kontrola vedie k výstupom, ktoré lepšie zodpovedajú cieľom a požiadavkám používateľa.

Odomykanie väčšej hodnoty z AI modelov

Vďaka rekurzívnemu promptovaniu môžu používatelia získať z AI modelov viac hodnoty. Proces iteratívneho vylepšovania umožňuje AI efektívnejšie využívať svoje rozsiahle znalosti a poskytovať výstupy, ktoré by pri jednorazovom promptovaní neboli možné.

Príklady využitia

Rekurzívne promptovanie je možné uplatniť v rôznych oblastiach na zvýšenie výkonu AI modelov. Nižšie uvádzame niekoľko praktických príkladov jeho využitia.

Príklad 1: Vylepšovanie receptu

Scenár: Používateľ chce podrobné inštrukcie na prípravu klasickej omelety.

Počiatočný prompt:

„Načrtni kroky na prípravu omelety.“

Odpoveď AI:

1. Rozšľahajte vajcia v miske.
2. Rozohrejte panvicu na strednom ohni a pridajte maslo.
3. Vylejte vajcia do panvice.
4. Opekajte, kým vajcia nestuhnú, potom preložte a podávajte.

Spätná väzba používateľa (následný prompt):

„Prosím, poskytnite podrobnejšie kroky. Uveďte potrebné nástroje, ingrediencie s množstvami a kuchárske techniky na prípravu vynikajúcej omelety.“

Vylepšená odpoveď AI:

1. Ingrediencie:
   • 3 veľké vajcia
   • Soľ a čierne korenie podľa chuti
   • 1 polievková lyžica masla
   • Voliteľné suroviny: strúhaný syr, nakrájaná šunka, nasekaná zelenina
2. Nástroje:
   • Miska na miešanie
   • Metlička alebo vidlička
   • Nepriľnavá panvica (odporúčaná veľkosť 20 cm)
   • Obracačka
3. Postup:
   • a. Vajíčka rozbite do misky. Pridajte štipku soli a korenia.
   • b. Vajíčka dôkladne rozšľahajte metličkou alebo vidličkou, kým sa žĺtky a bielky úplne nespoja a trochu nespěnia.
   • c. Nepriľnavú panvicu zohrejte na stredný oheň a pridajte maslo. Nechajte ho roztopiť a rovnomerne pokryť dno panvice.
   • d. Rozšľahané vajcia vylejte do panvice, nakloňte ju, aby sa vajcia rozliali rovnomerne.
   • e. Keď okraje začnú tuhnúť, jemne ich nadvihujte obracačkou, aby sa tekuté vajcia dostali pod už stuhnuté časti.
   • f. Ak pridávate suroviny, posypte ich na jednu polovicu omelety, keď sú vajcia väčšinou stuhnuté, ale na povrchu ešte mierne tekuté.
   • g. Keď je omeleta stuhnutá a zospodu zlatistá, preložte ju obracačkou na polovicu cez náplň.
   • h. Omeletu z panvice presuňte na tanier a ihneď podávajte.

Spätná väzba používateľa (ďalšie vylepšenie):

„Môžete pridať tipy, ako dosiahnuť nadýchanú textúru a vyhnúť sa prepečeniu?“

Ďalej vylepšená odpoveď AI:

• Tipy na nadýchanú omeletu:
  • Vajíčka šľahajte, kým sa nevytvoria malé bublinky; tak sa do nich dostane vzduch a budú ľahšie.
  • Varte na stredne nízkej teplote pre jemné tepelné spracovanie.
  • Po vletení vajec do panvice už nemiešajte.
  • Nepreplňujte náplňami; priveľa surovín môže omeletu zaťažiť.
• Ako sa vyhnúť prepečeniu:
  • Panvicu zložte z ohňa tesne pred úplným stuhnutím vajec; zvyškové teplo dokončí varenie.
  • Sledujte farbu; cieľte na bledú žltú bez hnednutia.

Tento príklad ukazuje, ako rekurzívne promptovanie dokáže vylepšiť výstup AI a výsledkom je komplexný a detailný postup zodpovedajúci požiadavkám používateľa.

Príklad 2: Preformulovanie nevhodných komentárov na slušné odpovede

Scenár: Komunitný manažér potrebuje moderovať komentáre na fóre a preformulovať hrubé, ale vecné poznámky na slušné a rešpektujúce správy.

Pôvodný nevhodný komentár:

„Mýliš sa, a to doslova hlúpo.“

Počiatočný prompt:

„Môžete tento komentár preformulovať, aby bol zdvorilejší a láskavejší?: ‚Mýliš sa, a to doslova hlúpo.‘“

Odpoveď AI:

„Myslím si, že sa možno mýlite vo svojom chápaní.“

Spätná väzba používateľa (následný prompt):

„Prosím, zabezpečte, aby preformulovaný komentár zachoval pôvodný význam a zdvorilo riešil konkrétny bod sporu.“

Vylepšená odpoveď AI:

„Domnievam sa, že vo vašom uvažovaní môže byť chyba.“

Spätná väzba používateľa (ďalšie vylepšenie):

„Môžete pridať návrh alebo správnu informáciu, ktorá by zdvorilo objasnila nedorozumenie?“

Ďalej vylepšená odpoveď AI:

„Zdá sa, že došlo k nedorozumeniu. Dovoľte mi poskytnúť niekoľko informácií, ktoré by mohli túto tému objasniť.“

Vďaka rekurzívnemu promptovaniu môže používateľ nasmerovať AI k vytvoreniu odpovede, ktorá je nielen zdvorilá, ale aj konštruktívna, čím pomáha udržiavať pozitívnu atmosféru v komunite a zároveň riešiť problém.

Príklad 3: Vytvorenie komplexného výstupu

Scenár: Učiteľ chce vytvoriť podrobný plán hodiny o fotosyntéze pre stredoškolákov.

Počiatočný prompt:

„Vytvor plán hodiny o fotosyntéze pre stredoškolských študentov biológie.“

Odpoveď AI:

• Cieľ hodiny: Pochopiť proces fotosyntézy.
• Aktivity:
  • Prednáška o fotosyntéze.
  • Ukážka diagramov.
  • Laboratórny pokus.

Spätná väzba používateľa (následný prompt):

„Prosím, rozšírte plán hodiny o podrobné ciele, úvodné informácie, krok po kroku aktivity, diskusné otázky a metódy hodnotenia.“

Vylepšená odpoveď AI:

• Názov hodiny: Skúmanie fotosyntézy u rastlín
• Trvanie hodiny: 2 vyučovacie hodiny (spolu 90 minút)
• Ciele:
  • Študenti vysvetlia proces fotosyntézy a jej význam pre život rastlín.
  • Študenti identifikujú reaktanty a produkty fotosyntézy.
  • Študenti pochopia úlohu chlorofylu a chloroplastov.
• Úvodné informácie:
  • Fotosyntéza je proces, pri ktorom zelené rastliny premieňajú svetelnú energiu na chemickú.
  • Všeobecná rovnica: 6CO₂ + 6H₂O + svetelná energia → C₆H₁₂O₆ + 6O₂.
• Potrebné materiály:
  • Diagramy rastlinných buniek.
  • Laboratórne pomôcky na demonštráciu fotosyntézy (napr. rastliny Elodea, skúmavky, zdroje svetla).
• Aktivity:
  1. Úvodná prednáška (15 minút):
     • Diskusia o význame fotosyntézy v ekosystéme.
     • Vysvetlenie úlohy slnečného svetla, oxidu uhličitého a vody.
  2. Analýza diagramov (10 minút):
     • Skúmanie diagramov chloroplastov a diskusia o ich funkcii.
  3. Laboratórny pokus: Pozorovanie produkcie kyslíka (40 minút):
     • Študenti pripravia experiment s rastlinami Elodea vo vode pod rôznymi svetelnými podmienkami.
     • Pozorovanie a meranie produkcie kyslíkových bubliniek.
  4. Analýza údajov a diskusia (15 minút):
     • Študenti analyzujú výsledky a diskutujú, ako intenzita svetla ovplyvňuje fotosyntézu.
• Diskusné otázky:
  • Prečo je fotosyntéza nevyhnutná pre život na Zemi?
  • Ako ovplyvňujú environmentálne faktory rýchlosť fotosyntézy?
• Metódy hodnotenia:
  • Kvíz o kľúčových zložkách a krokoch fotosyntézy.
  • Laboratórna správa so zhrnutím experimentu a zistení.
• Domáca úloha:
  • Preskúmajte vplyv fotosyntézy na globálny uhlíkový cyklus a napíšte jednostranový esej.

Spätná väzba používateľa (ďalšie vylepšenie):

„Zahrňte vizuálne pomôcky alebo multimediálne návrhy a prispôsobte sa rôznym štýlom učenia.“

Ďalej vylepšená odpoveď AI:

• Vizuálne pomôcky:
  • Použite animácie alebo videá ilustrujúce proces fotosyntézy.
  • Poskytnite 3D modely chloroplastov pre hmatových študentov.
• Diferencovaná inštrukcia:
  • Skupinové diskusie pre interpersonálnych študentov.
  • Čítacie materiály pre verbálno-lingvistických študentov.
  • Praktické aktivity pre kinestetických študentov.

Vďaka rekurzívnemu promptovaniu učiteľ získa komplexný a dobre štruktúrovaný plán hodiny, ktorý zohľadňuje rôzne štýly učenia a dôkladne pokrýva tému.

Ako sa rekurzívne promptovanie využíva v AI, AI automatizácii a chatbotoch?

Zlepšovanie interakcií s chatbotmi

V oblasti AI a chatbotov hrá rekurzívne promptovanie významnú úlohu pri vytváraní prirodzenejších a efektívnejších interakcií. Chatboty často musia riešiť zložité otázky a poskytovať uspokojivé odpovede. Rekurzívne promptovanie umožňuje vývojárom navrhovať boty, ktoré dokážu:

• Objasňovať zámer používateľa: Ak je počiatočná odpoveď chatbota nedostatočná, môže položiť doplňujúce otázky na lepšie pochopenie potrieb používateľa.
• Poskytovať detailnú pomoc: Postupným vylepšovaním odpovedí môžu chatboty poskytovať používateľom komplexnejšiu podporu.
• Riešiť nejasnosti: Rekurzívne promptovanie umožňuje chatbotom odhaliť a vyriešiť nejasnosti v zadaniach používateľa prostredníctvom interaktívneho dialógu.

AI automatizácia a dokončenie úloh

V AI automatizácii](https://www.flowhunt.io#:~:text=AI+automation) sa rekurzívne promptovanie môže využiť na zlepšenie vykonávania úloh [AI agentmi. Napríklad:

• Riešenie zložitých problémov: AI modely môžu riešiť komplexné problémy rozdelením na menšie časti prostredníctvom rekurzívneho promptovania.
• Rozhodovacie procesy: Rekurzívne promptovanie umožňuje AI iteratívne vyhodnocovať možnosti a vylepšovať rozhodnutia na základe nových informácií alebo meniacich sa kritérií.
• Získavanie a spracovanie údajov: AI systémy môžu využívať rekurzívne promptovanie na postupné získavanie a spracovanie údajov, čím sa zvyšuje presnosť a úplnosť.

Tréning a dolaďovanie AI modelov

Rekurzívne promptovanie je cenné aj pri tréningu a dolaďovaní AI modelov:

• Zarovnávanie modelu: Pomáha zosúladiť výstupy AI s požadovanými výsledkami opakovaným upravovaním promptov počas tréningu.
• Oprava chýb: Uľahčuje identifikáciu a opravu chýb modelu prostredníctvom rekurzívnych spätných väzieb.
• Získavanie vedomostí: Zlepšuje schopnosť modelu získavať a aplikovať vedomosti v kontextovo citlivých situáciách.

Výskum rekurzívneho promptovania

Rekurzívne promptovanie je zaujímavou oblasťou výskumu v rámci umelej inteligencie, pričom sa zameriava najmä na to, ako je možné jazykové modely naviesť k rekurzívnemu uvažovaniu. Nasledujúce publikácie sa venujú rôznym aspektom rekurzívneho promptovania a jeho dopadom na AI systémy:

1. Veľké jazykové modely a (ne)lingvistická rekurzia
   Autori: Maksymilian Dąbkowski, Gašper Beguš
   Táto práca skúma schopnosť veľkých jazykových modelov, najmä GPT-4, prejavovať rekurzívne správanie. Analyzuje lingvistickú aj ne-lingvistickú rekurziu prostredníctvom navrhnutých promptov. Štúdia poukazuje na schopnosť GPT-4 produkovať a analyzovať rekurzívne štruktúry, čo naznačuje istú meta-lingvistickú uvedomelosť pripomínajúcu ľudské kognitívne schopnosti. Tento výskum patrí medzi prvé, ktoré skúmajú rekurziu vo vysoko-parametrických transformeroch a poskytuje vhľad do podobností medzi AI a ľudským spracovaním jazyka. Čítať viac
2. Meta promptovanie pre AI systémy
   Autori: Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao
   Táto štúdia predstavuje Meta promptovanie, nový prístup, ktorý predefinuje spôsob, akým AI systémy využívajú jazykové modely pri riešení problémov. Na rozdiel od tradičných metód využíva Meta promptovanie teóriu typov a kategórií na zdôraznenie štruktúry informácií. Práca opisuje, ako môže Meta promptovanie rozkladať komplexné problémy na jednoduchšie podproblémy, čím zvyšuje efektivitu a presnosť uvažovania v AI aplikáciách. Tiež umožňuje modelom AI samostatne generovať prompty rekurzívne, podobne ako metaprogramovanie. Štúdia demonštruje úspech tejto techniky pri úlohách ako riešenie matematických problémov a logické hry, čo dokazuje jej transformačný potenciál. Čítať viac
3. Maieutické promptovanie: Logicky konzistentné uvažovanie s rekurzívnymi vysvetleniami
   Autori: Jaehun Jung, Lianhui Qin, Sean Welleck, Faeze Brahman, Chandra Bhagavatula, Ronan Le Bras, Yejin Choi
   Práca predstavuje Maieutické promptovanie, metódu navrhnutú na zlepšenie konzistencie uvažovania jazykových modelov. Vytvorením stromu rekurzívnych vysvetlení a rámcovaním inferencie ako problému logickej splniteľnosti táto metóda rieši šum a nekonzistentnosť generovaných vysvetlení. Pri testovaní na benchmarkoch vyžadujúcich komplexné uvažovanie v oblasti zdravého rozumu prekonáva Maieutické promptovanie existujúce metódy až o 20 % v presnosti. Tento nesupervidovaný prístup zdôrazňuje potenciál rekurzívnych vysvetlení pri zlepšovaní uvažovania AI. Čítať viac