【生成式AI導論 2024】第3講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己 (上) — 神奇咒語與提供更多資訊

Summary

本课程探讨了如何通过特定方法提升个人在使用人工智能时的能力。强调了无需训练模型即可增强其能力，介绍了如'Chain of Thought'等神奇咒语，并通过实验数据展示了其对提高模型解题正确率的影响。讨论了如何通过提供额外信息、例子或明确指令来改善模型的响应。同时，指出了这些方法并非总是有效，并提出了使用增强学习等技术来发现更有效的咒语。最后，通过实验展示了提供大量上下文信息可以显著提升模型的特定任务表现，但这种学习是短暂的，一旦缺少上下文，模型将无法回忆之前学到的内容。

Takeaways

• 😀 在本节课中，没有任何模型被训练，主要讲述如何在使用人工智能时，通过自身训练提高使用效果。
• 😀 课程强调写特定任务的Prompt不需要特别学习，因为语言模型的能力已经很强，只要清楚表达意图即可。
• 😀 语言模型像一个在线新人助理，具有基本知识和理解能力，但对用户的个性化信息一无所知。
• 😀 提供模型更多的信息和上下文，可以提高其回答的准确性。例如，明确身份信息可以让模型更好地理解问题。
• 😀 神奇咒语如Chain of Thought（COT）可以显著提高模型的能力，例如解决数学问题时，指令“Let's think step by step”可以显著提高正确率。
• 😀 让模型解释自己的答案可以提高其准确性，这在文章批改任务中尤为有效。
• 😀 情绪勒索咒语也有效，当告诉模型任务对自己很重要时，模型的表现会更好。
• 😀 对模型有礼貌并没有用，直接明确定义任务要求效果更好，例如希望文章写长一点，直接要求即可。
• 😀 增强式学习可以用于训练另一个模型来寻找神奇咒语，进一步提高目标语言模型的能力。
• 😀 提供示例（in-context learning）可以帮助模型更好地理解任务，但示例内容的准确性对模型的输出有直接影响。
• 😀 最新的研究表明，强大的语言模型确实能读懂并应用示例，这在更大参数量的模型如PALM中表现明显。
• 😀 在零样本条件下，模型对陌生语言的翻译能力有限，但提供足够多的相关资料后，模型能显著提高翻译准确性。
• 😀 In-context learning并不是实际的模型训练，而是通过改变输入内容来影响输出结果。

Q & A

1. 课程的主要目标是什么？

课程的主要目标是教大家如何在不训练模型的情况下，通过特定的方法增强语言模型的能力，以便更好地使用人工智能。

2. 为什么不需要特别学习如何为特定任务编写prompt？

因为现今的语言模型已经非常强大，只要把你想做的事情讲清楚，模型往往都能理解并执行，不需要特定格式。

3. 什么是“Chain of Thought”神奇咒语？

“Chain of Thought”指的是在模型解答问题时，提示它逐步思考，例如“Let's think step by step”，这样可以显著提高模型解答问题的准确性。

4. 为什么说模型像是一个在线的新手助理？

因为这些大型语言模型具有人类的基本知识和理解能力，但对用户的个人信息和特定情况一无所知，需要用户提供详细信息以便更好地理解和回应。

5. 让模型解释自己的答案有何帮助？

让模型解释自己的答案可以提高其回答的准确性，因为通过解释，它可以更清楚地整理思路并验证自己的解答。

6. 如何利用情绪勒索来增强模型的能力？

在给模型下指令时，通过表达事情的重要性或情感，例如“这对我的生涯很重要”，可以提高模型处理任务的准确性和表现。

7. 提供模型更多的背景信息或前提有何作用？

提供更多的背景信息或前提可以帮助模型更准确地理解问题并提供更准确的答案，因为它可以根据这些额外的信息调整自己的理解和响应。

8. 什么是in-context learning？

in-context learning指的是通过提供具体的范例，让模型理解任务的上下文，从而在不改变模型参数的情况下提高其执行任务的能力。

9. 增强式学习如何帮助发现神奇咒语？

通过增强式学习，训练一个专门下咒语的语言模型，不断尝试不同的咒语并评估效果，最终找出最有效的咒语来增强目标模型的能力。

10. 模型是否会记住一次训练中的教科书内容？

不会，因为in-context learning并不会改变模型的参数，所以当下次使用模型时，如果没有再次提供教科书内容，模型将无法执行相关任务。