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Reaccionar: Técnicas para sumar inferencia y acción
ReAct Prompt es un nuevo marco que combina y mejora la inferencia y la acción en modelos de lenguaje. Este enfoque permite que el modelo de lenguaje no solo genere procesos de pensamiento sino que también interactúe con fuentes externas para obtener información adicional y derivar respuestas confiables basadas en ella.
"뉴진스 맴버는 누가 있나요?"Como funciona
1.
LM primero infiere información básica relacionada con Nugenes.
2.
Según la inferencia, la información sobre los miembros de New Genes se recupera de bases de datos externas (por ejemplo, Wikipedia).
3.
Combina resultados de búsqueda y razonamiento interno para generar respuestas precisas y detalladas a sus preguntas.
Los miembros de New Jeans son Minji, Hani, Daniel, Haerin y Hyein.
En comparación con el método de Cadena de Pensamiento (CoT) existente, las indicaciones de ReAct son más efectivas en tareas intensivas en conocimiento al integrar información externa y pueden aumentar la interpretación humana y la confianza en el proceso de resolución de problemas.
Las indicaciones de ReAct es un nuevo marco que permite que los modelos de lenguaje vayan más allá del simple razonamiento basado en texto e interactúen con fuentes externas para obtener información adicional e integrarla en el proceso de razonamiento. Esto amplía las capacidades de los modelos de lenguaje y les permite proporcionar respuestas más confiables y realistas. Las indicaciones de ReAct juegan un papel importante en la mejora de la adaptabilidad y precisión de los modelos, especialmente para tareas complejas o que requieren mucho conocimiento.
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