Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/knowledge_accumulator/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Knowledge Accumulator | Telegram Webview: knowledge_accumulator/76 -
Telegram Group & Telegram Channel
Tree of Thoughts [2023] - заставляем GPT исследовать чертоги своего разума

Поговорим о разных видах взаимодействия с LLM.
1) Базовый - составляем запрос с задачей в модель, получаем ответ на выходе
2) Chain of Thoughts - просим модель описывать пошагово ход решения задачи и рассуждения, и в конце ответ.
3) Iterative refinement - В течение нескольких запросов, просим модель критиковать и улучшать решение.
4) В случае, если нам нужен ответ на задачу, в которой применимо ансамблирование ответов, можно запускать предыдущие методы несколько раз и потом комбинировать их ответы в один финальный

В статье авторы изобретают ещё более хитрый способ заставить модель анализировать. Мы генерируем дерево мыслей. Корень - это изначальная задача, а дети любой вершины - это добавление к рассуждению какой-то мысли. Данное дерево можно растить, посылая в LLM запрос вида "придумай следующий шаг к решению", и подавая текущее состояние на вход.

Как оценивать качество вершины? Используем саму же LLM, веря, что модель с оценкой мыслей справляется лучше, чем с их генерацией. Таким образом, мы можем каким-нибудь алгоритмом обхода дерева с эвристиками искать в нём решение, в котором шаги решения будут высоко оценены моделью. Я думаю, что детали тут слишком быстро устареют и конкретный алгоритм нам не важен.

Что по результатам? Они не радикально выше, но, видимо, схема помогает решать некоторые задачи, в которых такое "поисковое мышление" уместно. Например, большой буст наблюдается в решении мини-кроссвордов, т.е. заполнении буквами сетку 5 на 5 согласно вопросам. Классический способ решения подразумевает как раз поиск по дереву, так что прирост от подхода ожидаем.

Возможно, что со временем мы придём к какой-то black-box абстракции над LLM, где схема промптинга станет частью скрытой от пользователя реализации, и подобные алгоритмы конструирования ответа станут весьма сложными. А вы как думали, сверхсильный-ИИ-GPT возьмёт и расскажет всё просто так?

Получасовой обзор статьи

@knowledge_accumulator



tg-me.com/knowledge_accumulator/76
Create:
Last Update:

Tree of Thoughts [2023] - заставляем GPT исследовать чертоги своего разума

Поговорим о разных видах взаимодействия с LLM.
1) Базовый - составляем запрос с задачей в модель, получаем ответ на выходе
2) Chain of Thoughts - просим модель описывать пошагово ход решения задачи и рассуждения, и в конце ответ.
3) Iterative refinement - В течение нескольких запросов, просим модель критиковать и улучшать решение.
4) В случае, если нам нужен ответ на задачу, в которой применимо ансамблирование ответов, можно запускать предыдущие методы несколько раз и потом комбинировать их ответы в один финальный

В статье авторы изобретают ещё более хитрый способ заставить модель анализировать. Мы генерируем дерево мыслей. Корень - это изначальная задача, а дети любой вершины - это добавление к рассуждению какой-то мысли. Данное дерево можно растить, посылая в LLM запрос вида "придумай следующий шаг к решению", и подавая текущее состояние на вход.

Как оценивать качество вершины? Используем саму же LLM, веря, что модель с оценкой мыслей справляется лучше, чем с их генерацией. Таким образом, мы можем каким-нибудь алгоритмом обхода дерева с эвристиками искать в нём решение, в котором шаги решения будут высоко оценены моделью. Я думаю, что детали тут слишком быстро устареют и конкретный алгоритм нам не важен.

Что по результатам? Они не радикально выше, но, видимо, схема помогает решать некоторые задачи, в которых такое "поисковое мышление" уместно. Например, большой буст наблюдается в решении мини-кроссвордов, т.е. заполнении буквами сетку 5 на 5 согласно вопросам. Классический способ решения подразумевает как раз поиск по дереву, так что прирост от подхода ожидаем.

Возможно, что со временем мы придём к какой-то black-box абстракции над LLM, где схема промптинга станет частью скрытой от пользователя реализации, и подобные алгоритмы конструирования ответа станут весьма сложными. А вы как думали, сверхсильный-ИИ-GPT возьмёт и расскажет всё просто так?

Получасовой обзор статьи

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator




Share with your friend now:
tg-me.com/knowledge_accumulator/76

View MORE
Open in Telegram


Knowledge Accumulator Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Why Telegram?

Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.

The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.

Knowledge Accumulator from tr


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA