Chain of Thought Prompting là gì?
Last updated: October 08, 2024 Xem trên toàn màn hình
Recommended for you
- 10 Sep 2022
Mô hình vòng lặp nhân quả là gì? 738 - 01 Mar 2024 Google thử nghiệm Search AI (Search Generative Experience - SGE) 336
- 23 Aug 2024 Nghịch lý toán học chứng minh giới hạn của AI 217
- 19 Jun 2024 Giải mã AI, ML và DL: Chìa khóa nắm bắt xu hướng chuyển đổi số 158
- 03 May 2024 AI Đàm Thoại (Conversational AI) – Cuộc Cách Mạng Công Nghệ Đầy Hứa Hẹn 150
- 19 Jan 2025 AI Agents: Ngọn Hải Đăng Dẫn Lối Khởi Nghiệp Trong Kỷ Nguyên Số 130
- 27 Nov 2024 Ứng dụng AI theo dõi thu chi gây sốt vì 'mắng' người tiêu tiền 112
- 23 Apr 2025 Multimodal Agent AI – Cuộc cách mạng trong tương tác người – máy 103
- 02 Jul 2025 Doanh nghiệp đối diện CHI PHÍ ẨN khi không áp dụng "AI Agents": Lộ diện nguy cơ tụt hậu 33
- 01 Sep 2025 AI đang thay đổi khoa học quản trị hiện đại như thế nào 24
Chain of Thought Prompting là một phương pháp cải tiến khả năng suy luận của các mô hình ngôn ngữ bằng cách phân rã các vấn đề đa bước thành các bước trung gian. Với kỹ thuật này, các mô hình ngôn ngữ có kích thước đủ lớn (khoảng 100 tỷ tham số trở lên) có thể giải quyết các bài toán suy luận phức tạp mà không cần sử dụng phương pháp đặt câu hỏi và trả lời thông thường.
Ưu điểm của Chain of Thought Prompting so với Prompting thông thường
So với phương pháp thông thường (standard prompting) được sử dụng phổ biến trong GPT-3, Chain of Thought Prompting mang lại nhiều ưu điểm. Thay vì yêu cầu mô hình trực tiếp trả lời cho một câu hỏi đa bước, kỹ thuật này giúp mô hình phân rã bài toán thành các bước trung gian, từ đó cải thiện đáng kể kết quả của các bài toán suy luận phức tạp.
Chain of Thought Prompting và hiệu suất trong suy luận toán học
Các bài toán suy luận toán học trong MultiArith và GSM8K thường gây khó khăn cho các mô hình ngôn ngữ. Khi kết hợp Chain of Thought Prompting với các mô hình ngôn ngữ lớn như PaLM, các nghiên cứu cho thấy sự cải tiến rõ rệt về hiệu suất ngay cả trong các bài toán suy luận phức tạp.
Chain of Thought Prompting trong suy luận thông thường
Ngoài suy luận toán học, Chain of Thought Prompting cũng được kiểm tra trong các bài toán suy luận thông thường (commonsense reasoning), liên quan đến các tương tác vật lý và con người dựa trên kiến thức nền tảng. Kết quả trên các bài kiểm tra CommonsenseQA, StrategyQA và BIG-Bench cho thấy sự cải thiện khi tăng kích cỡ mô hình và áp dụng Chain of Thought Prompting.
Kết luận
Chain of Thought Prompting là một phương pháp đơn giản và có thể áp dụng rộng rãi để cải thiện khả năng các mô hình ngôn ngữ thực hiện các bài toán suy luận. Thông qua các thí nghiệm trên các bài toán suy luận toán học và thông thường, đây là một tính năng nổi bật khi mô hình có quy mô lớn, mở ra nhiều cơ hội phát triển trong tương lai.
Khám phá thêm các chủ đề sau
Đọc thêm: Hướng dẫn hợp tác viết bài (guest blogging)
Các chủ đề được quan tâm nhiều nhất
CHIA SẺ BÀI VIẾT
Mới cập nhật