議論

言語モデルを用いた推論作業は、現在人工知能の分野で重要でありながら挑戦的な領域の1つです。推論タスクは、情報を分析し、そこから論理的な結論を導き出すプロセスを含みます。これは、単純な情報検索やテキスト生成を超えたより複雑なレベルの操作です。

Prompt : 57*32의 답은 무엇입니까?

57と32を掛けた結果は1824です。

このような簡単な問題は今すぐ解放されます。少し難しい問題をもらってみましょう。

Prompt : 242,343,232,12,1,423,3,2,433,42,21,51,26중 홀수인 숫자들을 더해보시오.

与えられた数字の中で奇数の数字を加えてみましょう。

奇数：343、1、423、3、433、21、51

さらに: 343 + 1 + 423 + 3 + 433 + 21 + 51 = 1675

したがって、与えられた数のうち奇数の数を加えると、1675になります。

正解ですか？いいえ。間違っています。「1275」が正解です。このようなことはなぜ起こるのでしょうか？

言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、さまざまな種類のデータを処理し、複雑なコンテキストから意味を抽出する能力を備えています。しかし、これらのモデルが推論作業を実行するにはまだ限界が存在するしかありません。

•

テキストベースの学習：言語モデルは主に文章、段落、会話などのテキストデータで訓練されます。このデータは、主に言語の意味、文脈、構文などを反映しており、数値計算や正確な数学的処理ではなく、言語的意味に焦点を当てています。

•

統計的推論：言語モデルは統計的方法を使用して最も可能性の高い単語や文を予測します。このプロセスは言語のパターンを認識し模倣するのに効果的ですが、複雑な数学的計算や論理的な推論を実行するのには限られています。

•

データの多様性と制限：学習データに数値計算や数学的問題の解決に関する例が十分に含まれていない場合、モデルはこの種の問題を処理するのが困難になる可能性があります。

•

言語中心の設計：言語モデルは主に言語の理解と生成に焦点を当てて設計されており、数学的能力はこれらのモデルの主な目的や機能ではありません。

もちろん、そうだとこのままにしておくのは人工知能研究する方ではありません。 GPT-4などでは従来の推論/計算に特化したライブラリなどを使ってコーディングを通じてこの問題を解決しています。実際にGPT-4でこれを実行すると、次のように問題が解決します。

# 정의된 숫자들의 리스트
numbers = [242, 343, 232, 12, 1, 423, 3, 2, 433, 42, 21, 51, 26]

# 홀수인 숫자들만 필터링
odd_numbers = [num for num in numbers if num % 2 != 0]

# 홀수인 숫자들의 합계 계산
sum_of_odd_numbers = sum(odd_numbers)
sum_of_odd_numbers
---
output: 1275

この制限を克服するためには、より進化したプロンプトエンジニアリング技術が必要です。プロンプトエンジニアリングは、モデルにより明確で具体的な指示を提供し、必要な情報や回答をより正確に導き出すことができる技術です。たとえば、複雑なトラブルシューティングや意思決定の過程で必要なさまざまな変数と条件をモデルが理解できるように明確にすることが含まれます。上記の例では、このように活用できます。

変更前

Prompt : 242,343,232,12,1,423,3,2,433,42,21,51,26중 홀수인 숫자들을 더해보시오.

変更後

Prompt : 242,343,232,12,1,423,3,2,433,42,21,51,26 를 홀수와 짝수로 구별한 다음
홀수 인 숫자를 모두 더하시오. 이를 순서대로 진행해 주세요.

与えられた数字を奇数と偶数で区別し、奇数を順番に追加します。

奇数：343、1、423、3、433、21、51
奇数加算: 343 + 1 + 423 + 3 + 433 + 21 + 51 = 1275

したがって、指定された数字のうち奇数の数字をすべて加算すると、1275になります。

プロンプトだけを変更しただけですが、正しい答えを導き出したことがわかります。人に何かを教える時も順次に一つずつ段階的に遂行させれば理解も早く作業の品質が高くなるようです。

まだ言語モデルを用いた推論作業はまだ進歩中の領域であり、これを効果的に遂行するためにはどのように命令を出す能力が必要です。これらの方法はモデルの推論能力を最大限に活用し、複雑な問題解決に役立ちます。

ソースを表示し、著作権者の許可の下で営利目的で使用することができます。

Made with Slashpage