Введение
Этот обучающий материал демонстрирует, как реализовать технику самосовершенствования (Self-Refine) с помощью больших языковых моделей (LLMs) и платформы Mirascope — мощного инструмента для создания структурированных рабочих процессов.
Самосовершенствование (Self-Refine) — это стратегия разработки запросов, при которой модель оценивает свой собственный вывод, генерирует обратную связь и итеративно улучшает свой ответ на основе этой обратной связи. Этот цикл может быть повторён несколько раз для постепенного повышения качества и точности конечного ответа.
Основные шаги реализации
Шаг 1: генерация начального ответа
Процесс начинается с генерации начального ответа на запрос пользователя. Этот ответ затем оценивается самой моделью, которая предоставляет конструктивную обратную связь.
Шаг 2: оценка ответа
Модель использует эту обратную связь для генерации улучшенного ответа. Функция `self_refine` позволяет нам повторять этот процесс уточнения для заданного количества итераций, повышая качество вывода с каждым циклом.
Шаг 3: генерация нового ответа
Для этого мы определяем структурированную модель ответа `MathSolution` с помощью Pydantic, чтобы зафиксировать как шаги решения, так и окончательный числовой ответ. Функция `enhancedgeneratenew_response` уточняет вывод, включая сгенерированную моделью обратную связь и форматируя улучшенный ответ в соответствии с чётко определённой схемой.
Пример использования
Рассмотрим пример математической задачи: «Поезд проезжает 120 км с определённой скоростью. Если бы скорость была на 20 км/ч больше, ему потребовалось бы на 30 минут меньше времени, чтобы преодолеть то же расстояние. Какова была первоначальная скорость поезда?»
Через одну итерацию уточнения модель выдала логически обоснованный и пошаговый вывод, ведущий к правильному ответу — 60 км/ч.
Преимущества техники самосовершенствования
- Повышение точности за счёт итеративного улучшения на основе обратной связи.
- Более чёткие шаги рассуждений, включая настройку переменных, формулировку уравнений и применение квадратичного решения.
- Большая прозрачность, облегчающая понимание и доверие к решению со стороны пользователей.
В более широких приложениях эта техника имеет большие перспективы для задач, требующих точности, структуры и итеративного улучшения — от технического решения задач до творческого и профессионального письма.
Примечание
Разработчикам следует помнить о компромиссах в вычислительных затратах и настраивать глубину и подсказки обратной связи в соответствии со своим конкретным случаем использования.
1. Какие основные шаги включает в себя техника самосовершенствования (Self-Refine) при работе с большими языковыми моделями (LLMs)?
Ответ: техника Self-Refine включает в себя три основных шага: генерацию начального ответа, оценку ответа моделью и генерацию нового ответа на основе обратной связи.
2. Какие преимущества предоставляет техника самосовершенствования при решении математических задач?
Ответ: техника самосовершенствования повышает точность решения математических задач за счёт итеративного улучшения на основе обратной связи, обеспечивает более чёткие шаги рассуждений и повышает прозрачность решения, что облегчает его понимание и вызывает доверие у пользователей.
3. Какие инструменты и подходы используются для реализации техники самосовершенствования?
Ответ: для реализации техники самосовершенствования используются большие языковые модели (LLMs), платформа Mirascope для создания структурированных рабочих процессов, а также функции `selfrefine` и `enhancedgeneratenewresponse` для уточнения вывода и генерации новых ответов.
4. Какие компромиссы следует учитывать разработчикам при использовании техники самосовершенствования?
Ответ: разработчикам следует учитывать компромиссы в вычислительных затратах, связанных с использованием техники самосовершенствования. Необходимо настраивать глубину и подсказки обратной связи в соответствии с конкретным случаем использования.
5. Какие перспективы имеет техника самосовершенствования в более широких приложениях?
Ответ: техника самосовершенствования имеет большие перспективы в более широких приложениях, особенно для задач, требующих точности, структуры и итеративного улучшения. Это может включать техническое решение задач, творческое и профессиональное письмо и другие области, где важно качество и точность вывода.