Strom myšlenek (ToT) je nový rámec, který rozšiřuje přístup Chain-of-Thought tím, že umožňuje jazykovým modelům zkoumat souvislé jednotky textu („myšlenky“) jako mezikroky k řešení problému. ToT umožňuje LM činit promyšlená rozhodnutí, zvažovat více způsobů uvažování a samostatně vyhodnocovat volby. Umožňuje také LM nahlížet dopředu nebo se v případě potřeby vracet zpět při přijímání globálních rozhodnutí.Přečtěte si více o Tree of Thought (Strom myšlenek)[…]

Tato technika je založena na principu vytváření promptů, které modelu umožňují provádět usuzování bez potřeby přímého pozorování. Modulární paradigma ReWOO (Reasoning WithOut Observation), které odděluje proces usuzování od externích pozorování, čímž významně snižuje spotřebu tokenů. Komplexní hodnocení na šesti veřejných NLP benchmarkách a na vlastním datasetu ukazuje konzistentní zlepšení výkonu s naší navrhovanou metodologií. (ZdrojPřečtěte si více o Reasoning without Observation – ReWOO (Usuzování bez pozorování)[…]

Tato technika je založena na principu využití externích informací nebo dat k doplnění promptu a zlepšení výstupu modelu. Při tvorbě obsahu pro firemní web můžete využít informace z internetu, aby byl obsah aktuální a přitažlivý. AI model s technikou Retrieval Augmented Prompting může hledat a zapracovávat informace z různých online zdrojů. To pomáhá vytvářet přesnějšíPřečtěte si více o Retrieval Augmented Prompting (Doplnění promptu z vyhledávání)[…]

ReAct je technika založená na principu rekurzivní aplikace promptů na výstupy modelu. To znamená, že výstup generovaný modelem na základě jednoho promptu se používá jako nový prompt pro další generování výstupu. Tento proces může být opakován, aby se dosáhlo hlubšího a komplexnějšího výstupu. Představte si to jako řadu otázek a odpovědí, kde každá odpověď vedePřečtěte si více o ReAct (Rekurzivní aplikace)[…]