【生成式AI導論 2024】第4講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己 (中) — 拆解問題與使用工具

Summary

本视频课程探讨了如何在不训练模型的情况下增强语言模型的能力，介绍了多种创新方法。首先，通过将复杂任务拆解为简单任务，使模型更易于处理。接着，利用Chain of Thought技术让模型分步骤思考，以提高解决问题的准确性。此外，介绍了自我反省的概念，即让模型检查并修正自己的错误，以及利用额外工具如搜索引擎和程序编写来强化模型能力。课程还提到了Retrieval Augmented Generation（RAG）技术，以及如何通过plugins调用更多工具。最后，提出了使用模型进行创造性任务，如生成图像和玩文字冒险游戏的可能性，展示了语言模型的多样化应用和强大潜力。

Takeaways

• 📚 强化语言模型能力的方法不仅限于训练模型，还可以通过拆解复杂任务、提供额外信息和使用工具等策略。
• 🔍 在不调整模型参数的情况下，可以通过将复杂任务分解为简单任务来增强语言模型的处理能力。
• 📈 通过Chain of Thought技术，让模型逐步展示解题过程，有助于提高模型解决问题的准确性。
• 🤖 语言模型可以通过自我反省和修正错误来提升输出结果的准确性。
• 🔧 语言模型可以使用外部工具如搜索引擎、文字生图AI等来增强自身能力。
• 📊 通过Retrieval Augmented Generation技术，结合搜索结果与模型输出，可以提升模型回答问题的精确度。
• 🛠️ GPT-4等新型号的语言模型具备编程能力，可以通过编写并执行代码来解决数学等复杂问题。
• 🎨 GPT-4能够调用图像生成AI，根据文本描述创造相应的图像，增强交互体验。
• 🔗 语言模型通过特定的符号和指令与外部工具交互，实现更广泛的功能扩展。
• 📝 通过Tree of Thought等组合技术，可以综合多种方法，提高解决复杂问题的能力。
• 🔄 语言模型在使用工具时可能会犯错误，研究者通过各种技术持续优化模型使用工具的能力。

Q & A

如何通过拆解任务来增强语言模型的能力？

可以通过将复杂任务分解成简单任务的方式来增强语言模型的能力。例如，如果要写一篇长篇报告，可以先列出大纲，然后逐节撰写，每完成一节都检查和修正，确保前后一致性。

Chain of Thought是如何帮助语言模型解决问题的？

Chain of Thought要求语言模型逐步思考问题，类似于人类的思考过程。通过先列出计算过程或逻辑步骤，然后再给出答案，可以帮助模型更准确地解决问题。

GPT-3.5和GPT-4在处理数学问题时有何不同？

GPT-3.5在处理数学问题时可能会犯错误，因为它依赖于文字接龙的方式来解决问题。而GPT-4则可以编写并执行程序来解决数学问题，从而得到更准确的答案。

什么是Recursive Reprompting and Revision？

Recursive Reprompting and Revision是一种通过迭代和修订来提高大型语言模型输出质量的技术。它通过先构建大纲，然后逐步填充内容，并在每个步骤中进行自我检查和修正。

语言模型如何使用外部工具来增强自身能力？

语言模型可以通过调用外部工具，如搜索引擎、文字生图AI等，来获取额外信息或执行特定任务。这些工具的使用是通过在文本中插入特殊符号和指令来实现的。

Tree of Thought是什么？

Tree of Thought是一种结合了多个技术的方法，通过将复杂任务分解、自我反省和多次尝试来提高语言模型解决问题的能力。它允许模型在每一步生成多个答案，并选择最常出现的答案作为最终答案。

GPT-4如何决定何时使用外部工具？

GPT-4通过内置的机制和学习到的行为模式来决定何时使用外部工具。它会在认为需要额外信息或特定功能时调用相应的工具。

GPT-4在处理货币兑换问题时是如何操作的？

GPT-4首先会尝试通过文字接龙生成答案，当遇到需要最新汇率信息的情况时，它会调用搜索引擎获取数据，然后使用计算器工具进行计算，最终生成准确的兑换结果。

如何避免语言模型在使用工具时犯错误？

可以通过对模型进行额外的训练或使用更先进的技术，如AnyTool，来提高语言模型使用工具的准确性。此外，可以通过人工监督和反馈来不断优化模型的行为。

GPT-4相比于前代模型有哪些显著的进步？

GPT-4在理解和生成文本方面有了显著提升，它可以自我反省并修正错误，能够编写并执行程序来解决复杂问题，还可以调用外部工具来增强自身能力。

在不训练模型的情况下，如何增强语言模型的能力？

可以通过多种方法增强语言模型的能力，包括拆解任务、使用Chain of Thought、调用外部工具、自我反省和修正错误等。这些方法可以组合使用，形成一套强化模型能力的策略。