Chain-of-Thought Prompting
W najnowszej aktualizacjach OpenAI, modele GPT-3.5 i GPT-4 znacząco poprawiły proces wnioskowania, dlatego ta technika straciła na znaczeniu. Warto jednak ją znać, bo w dalszym ciągu może być pomocna, zwłaszcza w trudniejszych zadaniach.
Chain-of-Thought Prompting
Głównym założeniem tej techniki jest to, że dostarczane modelowi przykłady koncentrują się na tym, aby dokładnie opisać proces rozumowania jakim ma się kierować AI. W gruncie rzeczy jest to to technika podobna do tej opisanej we wcześniejszym rozdziale z tą różnicą, że jest skoncentrowana na specyficznym rodzaju wzorca, jakim jest wnioskowanie.
Prompt
Output
Zero-shot Chain-of-Thought Prompting
Technika bazująca na prostej idei, aby do prompta nie dodawać przykładu, ale polecenie "zastanów się krok po kroku", które okazało się być bardzo skuteczne. W obecnych wersjach chataGPT można zaobserować, że ten typ wnioskowania jest domyślny, ale warto porównać poniższe przykłady, aby zrozumieć istotę progresu jaki wykonały modele językowe.
Prompt
Output
Prompt (Chain-of-Thought)
Output
Last updated
Was this helpful?