Chain of Thought Prompting là một phương pháp cải tiến khả năng suy luận của các mô hình ngôn ngữ bằng cách phân rã các vấn đề đa bước thành các bước trung gian. Với kỹ thuật này, các mô hình ngôn ngữ có kích thước đủ lớn (khoảng 100 tỷ tham số trở lên) có thể giải quyết các bài toán suy luận phức tạp mà không cần sử dụng phương pháp đặt câu hỏi và trả lời thông thường.
Ưu điểm của Chain of Thought Prompting so với Prompting thông thường
So với phương pháp thông thường (standard prompting) được sử dụng phổ biến trong GPT-3, Chain of Thought Prompting mang lại nhiều ưu điểm. Thay vì yêu cầu mô hình trực tiếp trả lời cho một câu hỏi đa bước, kỹ thuật này giúp mô hình phân rã bài toán thành các bước trung gian, từ đó cải thiện đáng kể kết quả của các bài toán suy luận phức tạp.
Chain of Thought Prompting và hiệu suất trong suy luận toán học
Các bài toán suy luận toán học trong MultiArith và GSM8K thường gây khó khăn cho các mô hình ngôn ngữ. Khi kết hợp Chain of Thought Prompting với các mô hình ngôn ngữ lớn như PaLM, các nghiên cứu cho thấy sự cải tiến rõ rệt về hiệu suất ngay cả trong các bài toán suy luận phức tạp.
Chain of Thought Prompting trong suy luận thông thường
Ngoài suy luận toán học, Chain of Thought Prompting cũng được kiểm tra trong các bài toán suy luận thông thường (commonsense reasoning), liên quan đến các tương tác vật lý và con người dựa trên kiến thức nền tảng. Kết quả trên các bài kiểm tra CommonsenseQA, StrategyQA và BIG-Bench cho thấy sự cải thiện khi tăng kích cỡ mô hình và áp dụng Chain of Thought Prompting.
Kết luận
Chain of Thought Prompting là một phương pháp đơn giản và có thể áp dụng rộng rãi để cải thiện khả năng các mô hình ngôn ngữ thực hiện các bài toán suy luận. Thông qua các thí nghiệm trên các bài toán suy luận toán học và thông thường, đây là một tính năng nổi bật khi mô hình có quy mô lớn, mở ra nhiều cơ hội phát triển trong tương lai.
Hãy thường xuyên truy cập trituenhantao.io để cập nhật kiến thức mới nhất về trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng của AI trong các bài toán suy luận phức tạp.
-----