В этой главе рассматриваются передовые методы рассуждений для интеллектуальных агентов, с акцентом на многошаговые логические выводы и решение проблем. Эти методы выходят за рамки простых последовательных операций, делая внутренние рассуждения агента явными. Это позволяет агентам разбивать проблемы, учитывать промежуточные шаги и приходить к более надежным и точным выводам. Ключевой принцип этих методов — выделение увеличенных вычислительных ресурсов во время инференса. Это означает предоставление агенту (или базовой LLM) большего времени обработки или шагов для запроса и генерации ответа. Вместо быстрого однопроходного процесса агент может выполнять итеративное уточнение, исследовать несколько путей решения или использовать внешние инструменты. Это увеличенное время обработки во время инференса часто значительно повышает точность, связность и надежность, особенно для сложных проблем, требующих более глубокого анализа и обдумывания.

Практическое применение и варианты использования

Практические применения включают:

• Ответы на сложные вопросы: Разрешение многошаговых запросов, требующих интеграции данных из разных источников и логических выводов.
• Решение математических задач: Разделение проблем на более мелкие компоненты, демонстрация пошагового процесса и использование кода для точных вычислений.
• Отладка и генерация кода: Объяснение логики агента при создании или исправлении кода, выявление проблем и итеративное уточнение.
• Стратегическое планирование: Разработка комплексных планов с учетом вариантов, последствий и условий, а также корректировка планов на основе обратной связи.
• Медицинская диагностика: Систематическая оценка симптомов, результатов анализов и истории болезни для постановки диагноза.
• Юридический анализ: Анализ юридических документов и прецедентов для формулирования аргументов, обеспечивая логическую последовательность.

Методы рассуждений

Начнем с основных методов рассуждений, используемых для повышения способностей ИИ к решению проблем.

Промптинг «Цепочка мыслей» (Chain-of-Thought, CoT) значительно улучшает способности LLM к сложному рассуждению, имитируя пошаговый мыслительный процесс (см. рис. 1). Вместо прямого ответа, CoT-промпты направляют модель на генерацию последовательности промежуточных шагов рассуждения. Этот явный разбор позволяет LLM решать сложные проблемы, разбивая их на более мелкие, управляемые подпроблемы. Этот метод заметно улучшает производительность модели в задачах, требующих многошагового рассуждения, таких как арифметика, рассуждения на основе здравого смысла и символьные манипуляции. Основное преимущество CoT заключается в его способности преобразовывать сложную одношаговую проблему в серию более простых шагов, тем самым повышая прозрачность процесса рассуждений LLM.

(Изображение: Fig. 1: CoT prompt alongside the detailed, step-by-step response generated by the agent.)

Давайте рассмотрим пример. Он начинается с инструкций, которые говорят ИИ, как мыслить, определяя его персону и четкий пятишаговый процесс. Это промпт, который инициирует структурированное мышление.

Ниже показан процесс CoT в действии. Раздел, озаглавленный «Мыслительный процесс агента», представляет собой внутренний монолог, в котором модель выполняет предписанные шаги. Это буквальная «цепочка мыслей». Наконец, «Окончательный ответ агента» — это отполированный, всеобъемлющий результат, сгенерированный в результате этого тщательного, пошагового процесса рассуждения.

code Text

downloadcontent_copy

expand_less