Elaborazione parallela nell’ingegneria dei prompt La tecnica dello scheletro del pensiero
L'elaborazione parallela nell'ingegneria dei prompt La tecnica dello scheletro del pensiero
Punti chiave
- Skeleton-of-Thought (SoT) è una tecnica innovativa di ingegneria delle promp che minimizza la latenza di generazione in Large Language Models (LLM), migliorando la loro efficienza
- Creando uno scheletro della risposta e poi elaborando parallelamente su ogni punto, SoT emula il pensiero umano, promuovendo risposte AI più affidabili e precise
- L’implementazione di SoT nei progetti può velocizzare significativamente la risoluzione dei problemi e la generazione delle risposte, specialmente in scenari che richiedono output strutturati ed efficienti da parte dell’AI
SoT è un primo tentativo di ottimizzazione centrata sui dati per l’efficienza e rivela il potenziale di spingere i LLM a pensare in modo più simile a quello umano per la qualità delle risposte.
Introduzione
La progettazione delle promp è il punto di partenza nella battaglia per sfruttare il potenziale dell’AI generativa. Creando promp efficaci e metodologie di scrittura delle promp, possiamo guidare l’AI nel comprendere le intenzioni dell’utente e affrontare tali intenzioni in modo efficace. Una tecnica nota in questo ambito è il metodo Chain-of-Thought (CoT), che istruisce il modello di AI generativo a chiarire la sua logica passo dopo passo nel affrontare un compito o rispondere a una domanda. Sviluppata sulla base di CoT, è emersa una nuova e promettente tecnica chiamata Skeleton-of-Thought (SoT), che mira a perfezionare il modo in cui l’AI elabora e produce informazioni, nella speranza di ottenere risposte più affidabili e precise.
Comprensione di Skeleton-of-Thought
La genesi di Skeleton-of-Thought nasce dal tentativo di ridurre al minimo la latenza di generazione intrinseca nei large language model (LLM). A differenza dell’approccio di decodifica sequenziale, SoT emula il pensiero umano generando inizialmente lo scheletro di una risposta e quindi riempiendo i dettagli in parallelo, accelerando significativamente il processo di inferenza. Rispetto a CoT, SoT non solo favorisce una risposta strutturata, ma organizza anche efficientemente il processo di generazione per prestazioni migliorate nei sistemi di testo generativo.
Implementazione di Skeleton-of-Thought
Come accennato in precedenza, l’implementazione di SoT comporta l’invio della promp agli LLM per creare lo scheletro del processo di risoluzione dei problemi o di generazione delle risposte, seguito dall’elaborazione parallela di ogni punto. Questo metodo può essere particolarmente utile in scenari in cui è richiesto un output strutturato ed efficiente da parte dell’AI. Ad esempio, nell’elaborazione di grandi dataset o nella risposta a query complesse, SoT può significativamente accelerare il tempo di risposta, fornendo un flusso di lavoro agevolato. Integrando SoT nelle strategie esistenti di progettazione delle promp, gli ingegneri possono sfruttare in modo più efficace, affidabile e rapido il potenziale del testo generativo.
Probabilmente il modo migliore per dimostrare SoT è attraverso esempi di promp.
Esempio 1
- Domanda: Descrivi il processo della fotosintesi.
- Scheletro: La fotosintesi avviene nelle piante, coinvolge la conversione dell’energia luminosa in energia chimica e la creazione di glucosio e ossigeno.
- Elaborazione dei punti: Approfondisci l’assorbimento di luce, il ruolo della clorofilla, il ciclo di Calvin e il rilascio di ossigeno.
Esempio 2
- Domanda: Spiega le cause della Grande Depressione.
- Scheletro: La Grande Depressione è stata causata dal crollo del mercato azionario, dalle fallimenti bancari e dalla riduzione della spesa dei consumatori.
- Elaborazione dei punti: Approfondisci il Martedì Nero, la crisi bancaria del 1933 e l’impatto della riduzione del potere d’acquisto.
Questi esempi mostrano come le promp SoT facilitano un approccio strutturato e passo-passo per rispondere a domande complesse. Mostra anche il flusso di lavoro: porre una domanda o definire un obiettivo, fornire a LLM una risposta ampia o inclusiva su cui elaborare retrospettivamente ragionamenti di supporto, e poi presentare esplicitamente tali questioni di ragionamento di supporto e chiedere specificamente a LLM di farlo.
Mentre SoT offre un approccio strutturato alla risoluzione dei problemi, potrebbe non essere adatto a tutte le situazioni. Identificare i giusti casi d’uso e capirne l’implementazione sono importanti. Inoltre, il passaggio da un’elaborazione sequenziale a una parallela potrebbe richiedere una modificazione del design del sistema o risorse aggiuntive. Tuttavia, superare queste difficoltà può rivelare il potenziale di SoT nel migliorare l’efficienza e l’affidabilità delle attività di generazione di testo.
Conclusione
La tecnica SoT, basata sul metodo CoT, offre un nuovo approccio all’ingegneria dei prompt. Non solo accelera il processo di generazione, ma favorisce anche un output strutturato e affidabile. Esplorando e integrando SoT nei progetti, gli specialisti possono migliorare significativamente le prestazioni e l’usabilità del testo generativo, orientandosi verso soluzioni più efficienti e sorprendenti.
Matthew Mayo ( @mattmayo13) ha una laurea magistrale in informatica e un diploma post-laurea in data mining. Come direttore editoriale di VoAGI, Matthew si impegna a rendere accessibili concetti complessi di data science. I suoi interessi professionali includono l’elaborazione del linguaggio naturale, gli algoritmi di apprendimento automatico e l’esplorazione dell’IA emergente. È guidato da una missione di democratizzare la conoscenza nella comunità della data science. Matthew programma fin da quando aveva 6 anni.
