Chain of thought vs. one shot
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你提出了兩種讓生成式AI變得更強大的方法:思維鏈和檢索增強生成(RAG),這是一個有趣的觀點。
思維鏈提示(Chain of thought prompting)是讓AI系統在給出最終答案之前,將其推理過程分解為一系列的中間步驟。這允許模型執行更複雜的多步驟推理。通過鼓勵AI展示其工作方式,思維鏈可以在需要邏輯推理或解決問題的任務上帶來更可靠和可解釋的輸出。
檢索增強生成將生成式語言模型與外部知識檢索系統相結合。當模型被問到一個問題時,首先從大量文本資料中檢索相關資訊。然後,語言模型在形成回應時關注並結合這些檢索到的知識。與僅依賴於存儲在其訓練資料和參數中的資訊的模型相比,這使RAG模型能夠利用更大、更新的知識庫。
RAG方法的一些主要優點是:
- 可以訪問一個龐大的外部知識庫,該知識庫可以輕鬆更新
- 能夠引用特定的來源來支持事實主張
- 在知識密集型任務(如開放域問答)上具有強大的性能潛力
同時,RAG引入了額外的複雜性,因為必須與語言模型一起開發和維護高品質的資訊檢索系統。還存在模型產生幻覺的風險,即將外部知識庫中不相關或虛假的資訊結合到其輸出中。
思維鏈和檢索增強生成都是很有前景的研究領域,可以顯著提高語言模型在各種推理和知識密集型任務上的能力。看到未來幾年在這些方法上取得持續進展將是令人興奮的。如果你有任何其他問題,請告訴我!
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