Was ist Denkdiagramm in der schnellen Ingenieurwesen

Einführung

In prompt Engineering bezieht sich „Graph of Denk“ auf einen neuartigen Ansatz, der die Grafik Theorie verwendet, um den Argumentationsprozess von AI zu strukturieren und zu leiten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, bei denen häufig lineare Sequenzen von Eingabeaufforderungen beteiligt sind, modelliert dieses Konzept Gedankenprozesse als miteinander verbundene Knoten und Kanten in einem Diagramm, sodass ein ausgefeilterer und flexiblerer Ansatz zur Erzeugung von KI -Antworten ermöglicht wird.

In diesem Artikel wird der Ansatz „Graphe of Denk“ zur Erfordernis des Engineerings untersucht, beginnend mit einem Überblick über die traditionellen Methoden und deren Grenzen. Anschließend untersuchen wir den konzeptionellen Rahmen von „Denkdiagramm“, gefolgt von einem praktischen Leitfaden zur Implementierung dieses Ansatzes. Schließlich diskutieren wir die Vorteile dieser Methode und bieten eine Vergleichstabelle mit der Kette der Gedankentechnik, bevor wir mit wichtigen Imbissbuden abschließen.

Überblick

• Das „Diagramm der Gedanken“ -Ansatz strukturiert AI-Argumentation unter Verwendung der Graphentheorie, die nichtlineare, miteinander verbundene Aufforderungen zur Verbesserung der Flexibilität und Raffinesse ermöglicht.
• Im Gegensatz zu herkömmlichen linearen Methoden wie der Aufforderung der Kette der Kette erzeugt das „Graphe of Denk“ Knoten (Ideen) und Kanten (Beziehungen) für dynamischeres Denken.
• Die Graphentheorie kann eine komplexe Problemlösung modellieren, indem AI es ermöglicht, mehrere Konzepte und Beziehungen gleichzeitig zu bewerten.
• Zu den wichtigsten Schritten bei der Implementierung des „Denkdiagramms“ umfasst das Erstellen eines Ideendiagramms, die Definition von Beziehungen und die Verwendung von Kreuzbewegungen und Gated Fusion-Ebenen für die raffinierte KI-Ausgabe.
• In einem Vergleich wird hervorgehoben, dass das „Graph of Denks“ eine verbesserte Überlegungskomplexität, Kontextretention und Flexibilität gegenüber dem lineareren Ansatz der Kette des Gedächtnisses bietet.

Inhaltsverzeichnis

• Hintergrund zum schnellen Engineering
  • Traditionelle schnelle Ingenieurwesen
  • Einschränkungen im schnellen Engineering
• Konzeptioneller Rahmen des Denkens des Denkens
  • Graphentheorie
  • Anwendung auf Denkprozesse
  • Rahmen der Graphe der Gedanken (Got)
• Schritte in der Denkweise im schnellen Engineering
• Grundlegende Implementierung der Gedankenkette
• Vorteile des Graphen der Denkweise prompt Engineering
• Vergleich: Graph der Gedanken gegen Denkkette
• Häufig gestellte Fragen

Hintergrund zum schnellen Engineering

Traditionelle schnelle Ingenieurwesen

• Die schnelle Engineering hat sich erheblich entwickelt, wobei Techniken wie Zero-Shot, Wenig-Shot und Kette des Gedankens dazu veranlasst werden, ein Grundnahrungsmittel auf diesem Gebiet zu werden.
• Auf der Aufforderung von Null-Shots beinhaltet die Bereitstellung der KI ohne vorherige Beispiele eine Aufgabe, die sich auf ihr vorgebildetes Wissen stützt, um Antworten zu generieren.
• Nur wenige Schüsse, die Aufforderung anbieten, bietet einige Beispiele an, bevor sie eine neue Abfrage aufstellen, um der KI bei den Beispielen zu verallgemeinern.
• Die Gedankenkette, die die KI veranlasst, führt die KI durch eine Abfolge von logischen Schritten, die zu dem Schluss kommen, und zielt auf mehr argumentationsbasierte Antworten ab.

Einschränkungen im schnellen Engineering

Trotz ihres Nutzens haben traditionelle schnelle technische Methoden Einschränkungen. Null- und wenige Schusstechniken haben häufig Probleme mit der Aufrechterhaltung des Kontextes und der Erzeugung einer konsistenten Logik über komplexe oder mehrstufige Probleme. Obwohl es besser im logischen Fortschreiten ist, ist die Aufforderung der Kette der Gedanken immer noch linear und kann in Szenarien ins Stocken geraten, die ein dynamischeres Denken oder ein kontextbezogenes Verständnis über erweiterte Interaktionen erfordern. Mit dem Ansatz „Graph of Denk“ wird diese Einschränkungen überwunden, indem ein strukturierterer und miteinander verbundener Argumentationsprozess eingeführt wird.

Konzeptioneller Rahmen des Denkens des Denkens

Graphentheorie

Die Graphentheorie ist ein Zweig der Mathematik, der Strukturen untersucht, die aus Knoten (oder Scheitelpunkten) und Kanten (oder Links) besteht, die sie verbinden. Knoten repräsentieren Entitäten, während Kanten Beziehungen oder Interaktionen zwischen ihnen darstellen. Im Kontext eines „Denkdiagramms“ können Knoten Konzepte, Ideen oder Informationen sein, und die Kanten repräsentieren die logischen Verbindungen oder Übergänge zwischen ihnen.

Anwendung auf Denkprozesse

Die Modellierung von Gedankenprozessen als Diagramme ermöglicht eine nuanciertere Darstellung der Verbindung, wie Ideen miteinander verbunden sind und wie Argumentation fließt. Zum Beispiel kann die KI bei der Lösung eines komplexen Problems unterschiedliche Pfade im Diagramm durchqueren und mehrere Konzepte und ihre Beziehungen bewerten, anstatt einem einzigen linearen Pfad zu folgen. Diese Methode spiegelt menschliche kognitive Prozesse wider, bei denen mehrere Ideen und ihre Zusammenhänge gleichzeitig berücksichtigt werden, was zu umfassenderen Argumentation führt.

Rahmen der Graphe der Gedanken (Got)

1. Got Input: Die Eingabe in das Got -Framework besteht aus einer Graphenstruktur, in der Knoten Konzepte oder Entitäten und Kanten darstellen. Diese strukturierte Eingabe ermöglicht es dem Modell, komplexe Abhängigkeiten und kontextbezogene Informationen auf organisiertere Weise zu erfassen als herkömmliche flache Sequenzen.
2. Einbettung erhalten: Die Got -Einbettungsschicht verwandelt die Knoten und Kanten des Diagramms in kontinuierliche Vektordarstellungen. Dieser Prozess beinhaltet die Kodierung sowohl der einzelnen Knoten als auch ihrer umgebenden Kontext, sodass das Modell die Bedeutung und Eigenschaften jedes Elements im Diagramm verstehen kann.
3. Cross Achtung: Cross Achtung ist ein Mechanismus, mit dem das Modell bei der Verarbeitung spezifischer Knoten auf relevante Teile des Diagramms konzentriert wird. Es richtet und integriert Informationen aus verschiedenen Knoten und hilft dem Modell, Beziehungen und Interaktionen innerhalb des Diagramms effektiver abzuwägen.
4. Gated Fusion Layer: Die Gated Fusion Layer kombiniert die Informationen aus dem Einbettung und den kreuzen Aufmerksamkeitsschichten. Es verwendet Gating -Mechanismen, um zu steuern, wie viel von jeder Art von Informationen (Knotenmerkmale, Aufmerksamkeitsgewichte) die endgültige Darstellung beeinflussen sollte. Diese Schicht stellt sicher, dass nur die relevantesten Informationen im Netzwerk weitergegeben werden.
5. Transformator -Decoder: Der Transformator -Decoder verarbeitet die raffinierten Graphendarstellungen aus der Gated Fusion -Schicht. Es dekodiert die Informationen in eine kohärente Ausgabe, wie z. B. einen generierten Text oder eine Entscheidung, während der Kontext und die Abhängigkeiten, die aus der Grafikstruktur gelernt werden, beibehalten. Dieser Schritt ist entscheidend für Aufgaben, die sequentielle oder hierarchische Argumente erfordern.
6. Begründung: Die Begründung hinter dem Got -Rahmen besteht darin, die inhärente Struktur von Wissens- und Argumentationsprozessen zu nutzen. Das Framework ahmt nach, wie Menschen komplexe Informationen organisieren und verarbeiten, indem sie Diagramme verwenden, sodass KI -Modelle mit verbesserter Genauigkeit und Interpretierbarkeit ausgefeiltere Argumentationsaufgaben erledigen können.

Schritte in der Denkweise im schnellen Engineering

1. Erstellen der Grafik

Erstellen Sie ein Diagramm für das angegebene Problem oder eine Abfrage, um ein „Denkdiagramm“ in promptem Engineering zu implementieren. Dies beinhaltet die Identifizierung von Schlüsselkonzepten und die Definition der Beziehungen zwischen ihnen.

2. Identifizieren von Schlüsselkonzepten

Schlüsselkonzepte dienen als Knoten in der Grafik. Dies können entscheidende Informationen, potenzielle Lösungen oder Schritte in einem logischen Prozess sein. Das Identifizieren dieser Knoten erfordert ein tiefes Verständnis des Problems und dessen, was erforderlich ist, um es zu lösen.

3.. Beziehungen definieren

Sobald die Knoten festgelegt sind, besteht der nächste Schritt darin, die Beziehungen oder Übergänge zwischen ihnen zu definieren, die als Kanten in der Grafik dargestellt werden. Diese Beziehungen können kausal, sequentiell, hierarchisch oder eine andere logische Verbindung sein, die dazu beiträgt, ein Konzept zu einem anderen zu navigieren.

4. Formulierung Eingabeaufforderungen

Eingabeaufforderungen werden dann basierend auf der Grafikstruktur entwickelt. Anstatt die KI zu bitten, linear zu antworten, fordert die KI auf, die Grafik zu durchqueren und verschiedene Knoten und ihre Verbindungen zu erkunden. Dies ermöglicht es der KI, mehrere Aspekte des Problems gleichzeitig zu berücksichtigen und eine begründete Reaktion zu erzeugen.

Grundlegende Implementierung der Gedankenkette

Hier ist eine Aufschlüsselung des Codes mit Erklärungen vor jedem Teil:

1. Notwendige Bibliotheken importieren

 Von Transformatoren importieren Autotokenizer, Automodelforseq2seqlm
importieren networkx als nx

2. Laden Sie den Tokenizer und das Modell aus dem Umarmungsgesicht, bei dem es sich um ein vorgebildetes BART-Modell und sein Tokenizer handelt, mit dem Sie schnelle Antworten generieren können.

 tokenizer = autotokenizer.from_pretrated ("facebook/bart-large-cnn")
model = automodelforseq2Seqlm.from_Pretrained ("Facebook/Bart-large-cnn")

3. Definieren Sie eine Funktion, um Antworten für individuelle Gedanken zu generieren

 Def generate_response (Eingabeaufforderung, max_length = 50):
Inputs = Tokenizer (Eingabeaufforderung, return_tensors = "pt", max_length = 512, truncation = true)
Ausgänge = model.generate (inputs ["input_ids"], max_length = max_length, num_beams = 5, Early_Stopping = true)
return tokenizer.decode (Ausgänge [0], Skip_special_tokens = true)

3. Erstellen Sie eine angegebene Grafik, um Gedanken zu speichern

 Got_graph = nx.digraph ()

4. Stellen Sie die erste Eingabeaufforderung ein

 initial_prompt = "Wie lösen Sie das Problem des Klimawandels?"

5. Generieren Sie einen ersten Gedanken, der auf der Eingabeaufforderung basiert

 initial_thought = generate_response (initial_prompt)
Got_graph.add_node (initial_thought, fordert = initial_prompt)

6. Definieren Sie verwandte Aufforderungen, den ersten Gedanken zu erweitern

 Related_prompt_1 = "Was sind die wirtschaftlichen Auswirkungen des Klimawandels?"
Related_prompt_2 = "Wie hilft erneuerbare Energie, den Klimawandel zu mildern?"
#Erstellt zusätzliche Eingabeaufforderungen, die mit dem ersten Gedanken zusammenhängen, um weitere Antworten zu generieren.

7. Generieren Sie Gedanken im Zusammenhang mit den zusätzlichen Eingabeaufforderungen

 thoughd_1 = generate_response (related_prompt_1)
thoughd_2 = generate_response (related_prompt_2)
#Generiert Antworten für die zugehörigen Eingabeaufforderungen und speichert sie.

8. Fügen Sie die neuen Gedanken zum Diagramm hinzu

 Got_graph.add_node (thoughd_1, fordert = verwandtes_prompt_1)
Got_graph.add_node (thoughd_2, fordert = verwandtes_prompt_2)

9. Erstellen Sie Kanten zwischen dem anfänglichen Denken und den neuen Gedanken (was auf Abhängigkeiten hinweist)

 Got_graph.add_edge (initial_thought, thought_1)
Got_graph.add_edge (initial_hought, thought_2)

10. Drucken Sie die Gedanken und ihre Verbindungen aus

 print ("Graphe of Thoughts:")
Für den Knoten in got_graph.nodes (data = true):
print (f "gedacht: {node [0]}")
print (f "Eingabeaufforderung: {Node [1] ['Eingabeaufforderung']}")
drucken("------")

11. Visualisieren Sie die Grafik

 matplotlib.pyplot als pLT importieren
nx.draw (got_graph, with_labels = true, node_size = 2000, node_color = "hellBlue", font_size = 10, font_weight = "Bold")
Plt.Show ()

Ausgabe

 Graph der Gedanken:<br> Gedanken: Wie lösen Sie das Problem des Klimawandels? CNN.com fragt die Leser<br> ihre Ideen zu teilen, wie man mit dem Klimawandel umgeht. Teilen Sie Ihre Gedanken<br> Wie Sie das Problem mit CNN Ireport.com angehen möchten.<br> Eingabeaufforderung: Wie lösen Sie das Problem des Klimawandels?<br> -------<br> Denken: Was sind die wirtschaftlichen Auswirkungen des Klimawandels? Was wird der sein<br> Auswirkungen der globalen Erwärmung auf die Wirtschaft? Was sind die Auswirkungen auf die USA?<br> Wirtschaft, wenn wir jetzt nicht handeln? Was tun wir dagegen<br> Eingabeaufforderung: Was sind die wirtschaftlichen Auswirkungen des Klimawandels?<br> -------<br> Gedanken: Wie hilft erneuerbare Energien dazu, den Klimawandel zu mildern? Wie geht es?<br> in den USA und auf der ganzen Welt arbeiten? Teilen Sie Ihre Geschichte darüber, wie erneuerbar ist<br> Energie hilft Ihnen, den Klimawandel zu bekämpfen. Teilen Sie Ihre Fotos und Videos von<br> verlängerbar<br> Eingabeaufforderung: Wie hilft erneuerbare Energien bei der Minderung des Klimawandels?<br> -------

Vorteile des Graphen der Denkweise prompt Engineering

1. Verbessertes Denken: Durch die Verwendung eines graphbasierten Ansatzes kann KI einem komplexeren Argumentationsprozess folgen. Dies führt zu Antworten, die logisch konsistent und besser an der Verarbeitung von Informationen über mehrere Facetten eines Problems gleichzeitig abgestimmt sind.
2. Komplexe Problemlösung: Die Methode „Graph of Denk“ ist besonders effektiv für komplexe, mehrstufige Probleme, die bei der Berücksichtigung verschiedener miteinander verbundener Konzepte erfordern. Die Graph -Struktur ermöglicht es der KI, durch diese Konzepte effizienter zu navigieren, was zu genaueren und umfassenderen Lösungen führt.
3. Verbessertes kontextbezogenes Verständnis: Ein weiterer bedeutender Nutzen ist die Aufrechterhaltung der Kontext über längere Interaktionen. Durch die Strukturierung von Eingabeaufforderungen innerhalb eines Diagramms kann die KI zuvor erwähnte Konzepte besser behalten und beziehen und ihre Fähigkeit verbessern, eine kohärente Erzählung oder ein Argument über erweiterte Dialoge aufrechtzuerhalten.

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Vergleich: Graph der Gedanken gegen Denkkette

	Graph des Denkens	Gedankenkette
Struktur	Nichtlinear, graphbasiert	Linear, Schritt für Schritt
Komplexität der Argumentation	Hoch, kann mit mehrstufigen Problemen umgehen	Moderat, beschränkt auf sequentielle Logik
Kontextverständnis	Verbessert, behält einen breiteren Kontext bei	Begrenzt, verliert oft im Laufe der Zeit den Kontext
Flexibilität	Hoch, ermöglicht dynamische Argumentationwege	Gemäßigt, durch Linearität eingeschränkt

Abschluss

Der Ansatz „Graph of Thought“ fördert erheblich das Engineering und bietet eine flexiblere, raffiniertere und menschlichere Methode, um die KI-Argumentation zu leiten. Durch die Strukturierung von Eingabeaufforderungen als miteinander verbundene Knoten und Kanten in einem Diagramm verbessert diese Technik die Fähigkeit der KI, komplexe Probleme anzugehen, den Kontext aufrechtzuerhalten und kohärentere Reaktionen zu erzeugen. Während sich die KI weiterentwickelt, sind Methoden wie das „Denkdiagramm“ entscheidend, um die Grenzen dessen zu überschreiten, was diese Systeme erreichen können.

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Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist eine „Gedankenkette“ in der schnellen Technik?

Ans. Die Kette der Gedanken bezieht sich auf den strukturierten Argumentationsansatz, der in KI -Modellen verwendet wird, um komplexe Probleme in kleinere, überschaubare Schritte aufzuteilen und einen klaren, logischen Fortschritt in Richtung der endgültigen Antwort zu gewährleisten.

Q2. Wie unterscheidet sich die Denkkette von anderen Argumentationsmethoden in der AI?

Ans. Im Gegensatz zu herkömmlichen One-Shot-Reaktionen ermöglicht die Denkkette das Modell, intermediäre Argumentationsschritte zu erzeugen und die menschliche Problemlösung nachzuahmen, um genauere und transparentere Ergebnisse zu erzielen.

Q3. Was ist die Gründe im Kontext des schnellen Engineering?

Ans. Eine Begründung ist die Erklärung oder Begründung, die eine Antwort begleitet, sodass das Modell seine Antwort rechtfertigen kann, indem die logischen Schritte beschrieben werden, um zu dem Schluss zu gelangen.

Q4. Warum ist die Einbeziehung einer Grundlage für Antworten von AI-generierten wichtigen?

Ans. Die Bereitstellung einer Begründung verbessert die Transparenz und Vertrauenswürdigkeit der Entscheidungen der KI, da Benutzer verstehen, wie die KI zu einer bestimmten Antwort erreicht und zuverlässigere Ausgaben sicherstellen kann.

Q5. Wie verstärkt das „Graph of Denk“ im Vergleich zur Kette des Denkens die KI -Argumentation?

Ans. Das Diagramm des Gedankenmodells ermöglicht es der KI, mehrere Argumentationspfade gleichzeitig zu erforschen und eine flexiblere und dynamischere Struktur zur Lösung komplexer Probleme anzubieten, im Gegensatz zu der linearen Fortschreitung in der Kette der Gedanken.

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