Rekursiv promptning

Vad är rekursiv promptning?

Rekursiv promptning är en teknik som används inom artificiell intelligens, särskilt med stora språkmodeller (LLM) som OpenAI:s GPT-4. Det är en metod för att vägleda AI-modeller till att producera utdata med högre kvalitet och noggrannhet genom att iterativt förfina prompts baserat på tidigare svar. I grund och botten innebär rekursiv promptning en cyklisk interaktion där varje prompt och svar bygger vidare på det föregående, vilket förbättrar AI:ns förståelse och leder till önskat resultat.

I sitt kärnutförande utnyttjar rekursiv promptning AI-modellens förmåga att bearbeta sekventiell information och kontext. Genom en dialog fram och tillbaka kan användare styra AI:n mot mer precisa, detaljerade och relevanta utdata. Denna teknik är särskilt användbar när AI:ns första svar är otillräckligt eller saknar djup, eftersom användaren då kan ge mer information, rättelser eller fokusområden i efterföljande prompts.

Hur fungerar rekursiv promptning?

De grundläggande stegen

Rekursiv promptning sker genom en serie steg som involverar både den mänskliga användaren och AI-modellen:

1. Initial prompt: Användaren ger en första prompt till AI-modellen, sätter kontexten och ställer en öppen fråga eller begäran.
2. AI-svar: AI:n genererar ett svar baserat på informationen i den initiala prompten och sin existerande kunskapsbas.
3. Användarfeedback: Användaren granskar AI:ns svar och identifierar områden som behöver förfinas eller utvecklas. Användaren ger sedan en uppföljande prompt med feedback, rättelser eller ytterligare instruktioner.
4. Förfinat AI-svar: AI:n bearbetar den nya prompten, som inkluderar användarens feedback, och genererar ett förbättrat svar som adresserar de specifika önskemålen.
5. Iteration: Steg 3 och 4 upprepas vid behov, där varje iteration syftar till att ytterligare förfina AI:ns utdata tills önskad nivå av noggrannhet och fullständighet uppnås.

Att bygga vidare på tidigare interaktioner

Varje prompt i den rekursiva processen bygger vidare på kontexten och innehållet från tidigare interaktioner. Detta kumulativa tillvägagångssätt gör att AI:n kan justera sina svar utifrån den fortlöpande vägledningen från användaren. Genom att ge iterativ feedback kan användaren hjälpa AI:n att övervinna missförstånd, rätta felaktigheter och fördjupa sig i specifika aspekter av ämnet.

Att utnyttja kontextuell förståelse

Rekursiv promptning drar nytta av AI:ns förmåga till kontextuell förståelse. Stora språkmodeller är tränade på enorma datamängder och kan känna igen mönster och samband i texten. Genom en rekursiv dialog kan AI:n förfina sin förståelse av användarens avsikt, vilket leder till mer relevanta och precisa utdata.

Varför är rekursiv promptning viktig?

Förbättring av utdata

En av de främsta fördelarna med rekursiv promptning är förbättrad kvalitet på AI:ns utdata. Inledande svar från AI-modeller kan ibland vara generiska, ofullständiga eller inte helt anpassade till användarens behov. Rekursiv promptning gör det möjligt för användare att styra AI:n mot mer detaljerade, korrekta och skräddarsydda svar. Denna iterativa process hjälper till med att:

• Förtydliga oklarheter: Ta itu med otydliga eller vaga delar av AI:ns svar.
• Rätta fel: Identifiera och rätta sakfel eller missförstånd.
• Utveckla detaljer: Få AI:n att ge mer djupgående information om specifika intressepunkter.

Att övervinna AI:s begränsningar

Även om AI-modeller har gjort stora framsteg är de inte felfria och kan ha svårigheter att fullt ut förstå komplexa eller nyanserade önskemål. Rekursiv promptning fungerar som ett verktyg för användare att kompensera för dessa begränsningar genom att:

• Ge vägledning: Styra AI:n mot rätt tolkning av användarens avsikt.
• Förfina förståelsen: Hjälpa AI:n att justera sin förståelse genom iterativ feedback.
• Mildra bias: Ta itu med bias eller olämpligt innehåll i AI:ns svar.

Ökat användarkontroll

Rekursiv promptning ger användarna större kontroll över AI:ns utdata. Istället för att förlita sig på en enda prompt och ett enda svar kan användaren aktivt delta i att forma konversationen. Denna ökade kontroll leder till utdata som bättre matchar användarens mål och krav.

Låsa upp mer värde från AI-modeller

Genom att använda rekursiv promptning kan användare utvinna mer värde ur AI-modeller. Den iterativa förfiningsprocessen gör det möjligt för AI:n att bättre utnyttja sin omfattande kunskapsbas och producera utdata som kanske inte varit möjliga med bara en engångsprompt.

Användningsområden och exempel

Rekursiv promptning kan tillämpas inom många olika områden för att förbättra AI-modellers prestanda. Nedan följer några praktiska exempel som illustrerar dess användning.

Exempel 1: Förfina ett recept

Scenario: En användare vill ha detaljerade instruktioner om hur man lagar en klassisk omelett.

Initial prompt:

“Beskriv stegen för att laga en omelett.”

AI-svar:

1. Vispa ägg i en skål.
2. Hetta upp en panna på medelvärme och tillsätt smör.
3. Häll äggen i pannan.
4. Stek tills de stelnat, vik och servera.

Användarfeedback (uppföljande prompt):

“Ge mer detaljerade steg. Inkludera nödvändiga redskap, ingredienser med mått och matlagningstekniker för att göra en utmärkt omelett.”

Förfinat AI-svar:

1. Ingredienser:
   • 3 stora ägg
   • Salt och peppar efter smak
   • 1 matsked smör
   • Valfria fyllningar: riven ost, tärnad skinka, hackade grönsaker
2. Redskap:
   • Blandningsskål
   • Visp eller gaffel
   • Non-stick stekpanna (20 cm rekommenderas)
   • Stekspade
3. Instruktioner:
   • a. Knäck äggen i blandningsskålen. Tillsätt en nypa salt och peppar.
   • b. Vispa äggen noggrant med visp eller gaffel tills gulor och vitor är helt blandade och lätt skummiga.
   • c. Hetta upp stekpannan på medelvärme och tillsätt smöret. Låt det smälta och täcka botten jämnt.
   • d. Häll de vispade äggen i pannan och luta den så att äggen fördelas jämnt.
   • e. När kanterna börjar stelna, lyft dem försiktigt med stekspaden så att okokt ägg kan rinna under.
   • f. Om du vill ha fyllning, strö över den på ena halvan av omeletten när äggen nästan stelnat men fortfarande är lätt fuktiga på ovansidan.
   • g. När omeletten är fast och undersidan är gyllene, vik den över fyllningen med stekspaden.
   • h. Skjut över omeletten på en tallrik och servera omedelbart.

Användarfeedback (ytterligare förfining):

“Kan du inkludera tips för att få en fluffig konsistens och undvika överstekning?”

Ytterligare förfinat AI-svar:

• Tips för en fluffig omelett:
  • Vispa äggen tills små bubblor bildas; detta tillför luft för en lättare konsistens.
  • Stek på medellåg värme för varsam tillagning.
  • Rör inte om äggen när de är i pannan.
  • Fyll inte för mycket; för mycket fyllning kan tynga ned omeletten.
• Undvika överstekning:
  • Ta bort pannan från värmen precis innan äggen är helt stelnade; eftervärmen gör klart omeletten.
  • Håll koll på färgen; sikta på ljusgul utan bryning.

Detta exempel visar hur rekursiv promptning kan förfina AI:ns utdata och resultera i en omfattande och detaljerad instruktion som möter användarens behov.

Exempel 2: Omskriva otrevliga kommentarer till artiga svar

Scenario: En community manager behöver moderera forumkommentarer och omvandla otrevliga men giltiga synpunkter till artiga och respektfulla meddelanden.

Otrevlig ursprungskommentar:

“Du har inte bara fel, du har otroligt fel.”

Initial prompt:

“Kan du formulera om denna kommentar till att vara artigare och vänligare?: ‘Du har inte bara fel, du har otroligt fel.’”

AI-svar:

“Jag tror att du kan ha misstagit dig i din uppfattning.”

Användarfeedback (uppföljande prompt):

“Se till att den omformulerade kommentaren behåller ursprungsmeningen och artigt bemöter den specifika punkten.”

Förfinat AI-svar:

“Jag tror att det kan finnas ett misstag i ditt resonemang i den här frågan.”

Användarfeedback (ytterligare förfining):

“Kan du ge ett förslag eller korrekt information som på ett respektfullt sätt hjälper till att klargöra missförståndet?”

Ytterligare förfinat AI-svar:

“Det verkar som att det kan ha uppstått ett missförstånd. Låt mig dela information som kan klargöra detta ämne.”

Genom rekursiv promptning vägleder användaren AI:n att producera ett svar som inte bara är artigt utan också konstruktivt, vilket hjälper till att upprätthålla en positiv gemenskapsanda samtidigt som sakfrågan bemöts.

Exempel 3: Utveckla ett komplext utdata

Scenario: En lärare vill skapa en detaljerad lektionsplan om fotosyntes för gymnasieelever.

Initial prompt:

“Skapa en lektionsplan om fotosyntes för biologielever på gymnasiet.”

AI-svar:

• Lektionsmål: Förstå processen fotosyntes.
• Aktiviteter:
  • Föreläsning om fotosyntes.
  • Visa diagram.
  • Genomföra ett labbexperiment.

Användarfeedback (uppföljande prompt):

“Utveckla lektionsplanen med utförliga mål, bakgrundsinformation, steg-för-steg-aktiviteter, diskussionsfrågor och bedömningsmetoder.”

Förfinat AI-svar:

• Lektionstitel: Utforska fotosyntesen hos växter
• Lektionslängd: 2 lektionstillfällen (totalt 90 minuter)
• Mål:
  • Eleverna ska kunna förklara processen fotosyntes och dess betydelse för växtlivet.
  • Eleverna ska identifiera reaktanter och produkter i fotosyntesen.
  • Eleverna ska förstå rollen av klorofyll och kloroplaster.
• Bakgrundsinformation:
  • Fotosyntes är processen där gröna växter omvandlar ljusenergi till kemisk energi.
  • Den generella reaktionsformeln: 6CO₂ + 6H₂O + ljusenergi → C₆H₁₂O₆ + 6O₂.
• Material som behövs:
  • Diagram över växtceller.
  • Labbutrustning för att demonstrera fotosyntes (t.ex. vattenpest, provrör, ljuskällor).
• Aktiviteter:
  1. Introduktionsföreläsning (15 minuter):
     • Diskutera fotosyntesens betydelse i ekosystemet.
     • Förklara rollerna för solljus, koldioxid och vatten.
  2. Interaktiv diagramanalys (10 minuter):
     • Undersök diagram över kloroplaster och diskutera deras funktion.
  3. Labexperiment: Observera syreproduktion (40 minuter):
     • Eleverna sätter upp ett experiment med vattenpest i vatten under olika ljusförhållanden.
     • Observera och mät produktionen av syrgasbubblor.
  4. Dataanalys och diskussion (15 minuter):
     • Eleverna analyserar resultaten och diskuterar hur ljusets intensitet påverkar fotosyntesen.
• Diskussionsfrågor:
  • Varför är fotosyntesen avgörande för livet på jorden?
  • Hur påverkar miljöfaktorer fotosyntesens hastighet?
• Bedömningsmetoder:
  • Quiz om de viktigaste komponenterna och stegen i fotosyntesen.
  • Labbrapport som sammanfattar experimentet och resultaten.
• Hemuppgift:
  • Undersök fotosyntesens inverkan på de globala kolcyklerna och skriv en uppsats på en sida.

Användarfeedback (ytterligare förfining):

“Inkludera visuella hjälpmedel eller multimediaförslag och anpassa för olika lärstilar.”

Ytterligare förfinat AI-svar:

• Visuella hjälpmedel:
  • Använd animationer eller videor som illustrerar fotosyntesprocessen.
  • Tillhandahåll 3D-modeller av kloroplaster för taktila elever.
• Differentierad undervisning:
  • Gruppdiskussioner för interpersonella elever.
  • Läsningsmaterial för verbal-lingvistiska elever.
  • Praktiska aktiviteter för kinestetiska elever.

Genom rekursiv promptning får läraren en omfattande och välstrukturerad lektionsplan som passar olika lärstilar och täcker ämnet grundligt.

Hur används rekursiv promptning i AI, AI-automation och chattbottar?

Förbättrade chatbot-interaktioner

Inom AI och chattbottar spelar rekursiv promptning en betydande roll för att skapa naturligare och effektivare interaktioner. Chattbottar behöver ofta hantera komplexa frågor och ge tillfredsställande svar. Rekursiv promptning gör det möjligt för utvecklare att skapa bottar som kan:

• Förtydliga användarens avsikt: Om chattbottens första svar inte är tillräckligt kan den ställa följdfrågor för att bättre förstå användarens behov.
• Ge detaljerad hjälp: Genom att iterativt förfina svar kan chattbottar erbjuda mer heltäckande support till användare.
• Hantera oklarheter: Rekursiv promptning gör det möjligt för chattbottar att upptäcka och lösa oklarheter i användarens inmatning genom interaktiva dialoger.

AI-automation och uppgiftsutförande

Inom AI-automation](https://www.flowhunt.io#:~:text=AI+automation) kan rekursiv promptning användas för att förbättra uppgiftens genomförande av [AI-agenter. Till exempel:

• Komplex problemlösning: AI-modeller kan hantera komplexa problem genom att bryta ner dem i mindre, hanterbara delar via rekursiv promptning.
• Beslutsprocesser: Rekursiv promptning gör det möjligt för AI att utvärdera alternativ iterativt och förfina valen utifrån ny information eller ändrade kriterier.
• Datainhämtning och bearbetning: AI-system kan använda rekursiv promptning för att hämta och bearbeta data steg för steg, vilket säkerställer noggrannhet och fullständighet.

Träning och finjustering av AI-modeller

Rekursiv promptning är också värdefull vid träning och finjustering av AI-modeller:

• Modelljustering: Hjälper till att justera AI:ns utdata mot önskade mål genom att iterativt anpassa prompts under träningen.
• Felsökning: Underlättar identifiering och korrigering av modellfel genom rekursiva feedback-loopar.
• Kunskapsinhämtning: Förbättrar modellens förmåga att inhämta och tillämpa kunskap i situationsspecifika sammanhang.

Forskning om rekursiv promptning

Rekursiv promptning är ett spännande forskningsområde inom artificiell intelligens, särskilt med fokus på hur språkmodeller kan vägledas att uppvisa rekursivt resonemang. Nedan följer utvalda artiklar som belyser olika aspekter av rekursiv promptning och dess betydelse i AI-system:

1. Large language models and (non-)linguistic recursion
   Författare: Maksymilian Dąbkowski, Gašper Beguš
   Denna artikel utforskar stora språkmodellers, särskilt GPT-4:s, kapacitet att uppvisa rekursivt beteende. Den undersöker både lingvistisk och icke-lingvistisk rekursion genom olika designade prompts. Studien belyser GPT-4:s förmåga att skapa och analysera rekursiva strukturer, vilket antyder en slags metalingvistisk medvetenhet som speglar unika mänskliga kognitiva förmågor. Forskningen är bland de första att undersöka rekursion i högparametriska transformatorer och ger insikt i kognitiva likheter mellan AI och mänsklig språkbehandling. Läs mer
2. Meta Prompting for AI Systems
   Författare: Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao
   Denna studie introducerar Meta Prompting, ett nytt angreppssätt som omdefinierar hur AI-system använder språkmodeller för problemlösning. Till skillnad från traditionella metoder utnyttjar Meta Prompting typ- och kategoriteori för att betona informationsstruktur. Artikeln visar hur Meta Prompting kan dekonstruera komplexa problem till enklare delproblem, vilket förbättrar resonemangseffektivitet och noggrannhet i AI-applikationer. Dessutom möjliggör det att AI-modeller själv genererar prompts på ett rekursivt sätt, likt metaprogrammering. Studien visar metodens framgång i exempelvis matematiska problem och logiska spel och visar dess transformerande potential. Läs mer
3. Maieutic Prompting: Logically Consistent Reasoning with Recursive Explanations
   Författare: Jaehun Jung, Lianhui Qin, Sean Welleck, Faeze Brahman, Chandra Bhagavatula, Ronan Le Bras, Yejin Choi
   Artikeln presenterar Maieutic Prompting, en metod för att förbättra språkmodellers konsistens i resonemang. Genom att skapa ett träd av rekursiva förklaringar och rama in slutsatser som ett logiskt satisfierbarhetsproblem, adresserar metoden brus och inkonsekvens i genererade förklaringar. Testad på benchmarks som kräver avancerat sunt förnuft-resonemang överträffar Maieutic Prompting befintliga metoder med upp till 20 % i noggrannhet. Detta osupervisade tillvägagångssätt visar potentialen hos rekursiva förklaringar för att stärka AI-resonemang. Läs mer