及時工程中的思想圖是什麼

介紹

在迅速的工程中，“思想圖”是指使用圖理論來構建和指導AI的推理過程的新方法。與通常涉及提示線性序列的傳統方法不同，該概念模型在圖中以相互聯繫的節點和邊緣為模型，從而可以採用更複雜和靈活的方法來生成AI響應。

本文探討了促使工程技術的“思想圖”方法，從概述傳統方法及其局限性開始。然後，我們研究了“思想圖”的概念框架，然後是實施這種方法的實用指南。最後，我們討論了這種方法的好處，並在以關鍵外賣結束之前提供了與思想技術鏈的比較表。

概述

• 使用圖理論的“思想圖”方法結構AI推理，允許非線性，相互連接的提示提高靈活性和復雜性。
• 與傳統的線性方法（例如經過思考鏈的提示）不同，“思想圖”會創建節點（想法）和邊緣（關係），以實現更動態的推理。
• 圖理論可以通過使AI同時評估多個概念和關係來模擬複雜的問題解決。
• 實施“思想圖”的關鍵步驟包括創建思想圖，定義關係以及使用跨注意事項和封閉式融合層進行精緻的AI輸出。
• 比較強調的是，“思想圖”在更線性鏈的方法上提供了增強的推理複雜性，上下文保留和靈活性。

目錄

• 及時工程背景
  • 傳統的及時工程
  • 及時工程的局限性
• 思想圖的概念框架
  • 圖理論
  • 在思考過程中應用
  • 思想圖框架（got）
• 及時工程中思考的步驟
• 思想鏈的基本實施
• 思想圖及時工程的好處
• 比較：思想圖與思想鏈
• 常見問題

及時工程背景

傳統的及時工程

• 迅速的工程已經顯著發展，諸如零射，很少射擊和經過思考的鏈條之類的技術促使該領域成為主食。
• 零射擊提示涉及在沒有事先示例的情況下為AI提供任務，並依靠其預訓練的知識來產生響應。
• 在提出新的查詢之前，很少有射擊提示提供了一些示例，從而幫助AI從示例中概括。
• 經過思考的鏈條促使人們通過一系列邏輯步驟來指導AI，以結束結論，旨在採取更多基於推理的響應。

及時工程的局限性

儘管它們有效，但傳統的及時工程方法仍有局限性。零射擊和幾乎沒有射擊技術通常在維持背景並在復雜或多步問題上產生一致的邏輯。儘管在邏輯進步方面更好，但經過思考的提示仍然是線性的，並且在需要對擴展相互作用的更具動態的推理或上下文理解的情況下可以步履蹣跚。 “思想圖”方法試圖通過引入更結構化和相互聯繫的推理過程來克服這些局限性。

思想圖的概念框架

圖理論

圖理論是數學的一個分支，研究由節點（或頂點）和連接它們的邊緣（或鏈接）組成的結構。節點代表實體，而邊緣表示它們之間的關係或相互作用。在“思想圖”的背景下，節點可以是概念，想法或信息，而邊緣代表它們之間的邏輯連接或過渡。

在思考過程中應用

建模思維過程作為圖形可以更細微地表示思想的聯繫方式以及推理的流動方式。例如，在解決一個複雜的問題時，AI可以遍歷圖中的不同路徑，評估多個概念及其關係，而不是遵循單個線性路徑。這種方法反映了人類的認知過程，其中多種思想及其互連被同時考慮，從而導致更全面的推理。

思想圖框架（got）

1. 獲得輸入：對GOT框架的輸入由圖形結構組成，其中節點代表概念或實體和邊緣代表它們之間的關係。該結構化輸入使模型可以比傳統平面序列更有條理地捕獲複雜的依賴性和上下文信息。
2. 嵌入： GOT嵌入層將圖表的節點和邊緣轉換為連續的向量表示。此過程涉及編碼單個節點及其周圍環境，使模型能夠理解圖中每個元素的重要性和特徵。
3. 互相注意：交叉注意是一種機制，可以使模型在處理特定節點時專注於圖的相關部分。它與來自不同節點的信息保持一致並集成信息，從而幫助模型更有效地權衡圖形之間的關係和相互作用。
4. 封閉式融合層：封閉式的融合層結合了來自GoT嵌入的信息和交叉注意層。它使用門控機制來控制每種類型的信息（節點特徵，注意權重）應影響最終表示形式。該層確保僅在網絡中傳遞最相關的信息。
5. 變壓器解碼器：變壓器解碼器從門控融合層處理精製的圖表。它將信息解碼為連貫的輸出，例如生成的文本或決策，同時維護從圖形結構中學到的上下文和依賴項。此步驟對於需要順序或分層推理的任務至關重要。
6. 理由： GOT框架背後的理由是利用知識和推理過程的固有結構。該框架模仿了人類如何通過使用圖來組織和處理複雜信息，從而使AI模型可以以提高的準確性和解釋性來處理更複雜的推理任務。

及時工程中思考的步驟

1。創建圖形

構造給定問題的圖形或查詢以在及時工程中實現“思想圖”。這涉及確定關鍵概念並定義它們之間的關係。

2。確定關鍵概念

關鍵概念充當圖中的節點。這些可能是邏輯過程中的重要信息，潛在解決方案或步驟。識別這些節點需要對問題以及解決問題所需的內容有深入的了解。

3。定義關係

一旦建立了節點，下一步就是定義它們之間的關係或過渡，以圖中的邊緣表示。這些關係可能是因果關係，順序，分層或任何其他有助於將一個概念導航到另一個概念的邏輯連接。

4。提示

然後根據圖結構設計提示。與其要求AI線性響應，不如提示AI遍歷圖形並探索不同的節點及其連接。這使AI可以同時考慮問題的多個方面並產生更合理的響應。

思想鏈的基本實施

這是在每個部分之前用解釋的代碼分解：

1. 導入必要的庫

從變形金剛導入AutoTokenizer，AutoModelForseq2Seqlm
導入NetworkX作為NX

2. 從擁抱面中加載令牌和模型，這是預訓練的BART模型及其令牌，該模型將用於生成及時響應。

 tokenizer = autotokenizer.from_pretaining（“ facebook/bart-large-cnn”）
型號= automodelforseq2seqlm.from_pretrataining（“ facebook/bart-large-cnn”）

3. 定義一個函數以生成個人思想的響應

def generate_response（提示，max_length = 50）：
輸入= tokenizer（提示，return_tensors =“ pt”，max_length = 512，truncation = true）
outputs = model.generate（inputs [“ input_ids”]，max_length = max_length，num_beams = 5，fround_stopping = true）
返回tokenizer.decode（輸出[0]，skip_special_tokens = true）

3. 創建一個有向圖的圖表來存儲思想

got_graph = nx.digraph（）

4. 設置初始提示

initial_prompt =“您如何解決氣候變化的問題？”

5. 根據提示產生初始思想

initial_thought = generate_response（initial_prompt）
got_graph.add_node（initial_thought，提示= initial_prompt）

6. 定義相關提示以擴展初始思想

RESSER_PROMPT_1 =“氣候變化的經濟影響是什麼？”
RESSER_PROMPT_2 =“可再生能源如何幫助減輕氣候變化？”
＃創建與初始思想相關的其他提示，以產生進一步的響應。

7. 產生與其他提示有關的思想

thowthy_1 = generate_response（相關_prompt_1）
thowthy_2 = generate_response（相關_prompt_2）
＃對相關提示的響應產生並存儲它們。

8. 將新想法添加到圖表

got_graph.add_node（think_1，提示=相關_prompt_1）
got_graph.add_node（think_2，提示=相關_prompt_2）

9. 在初始思想和新思想（指示依賴性）之間創建邊緣

got_graph.add_edge（initial_thought，thowthought_1）
got_graph.add_edge（initial_thought，thowthought_2）

10. 打印思想及其聯繫

打印（“思想圖：”）
對於got_graph.nodes中的節點（data = true）：
打印（f“思想：{node [0]}”）
打印（f“提示：{node [1] ['提示']}”）
列印("------")

11. 可視化圖

導入matplotlib.pyplot作為PLT
nx.draw（got_graph，with_labels = true，node_size = 2000，node_color =“ lightblue”，font_size = 10，font_weight =“ bold”）
plt.show（）

輸出

思想圖：<br>思想：您如何解決氣候變化的問題？ CNN.com問讀者<br> 分享他們關於如何應對氣候變化的想法。分享您的想法<br> 關於您計劃如何解決CNN Ireport.com解決問題。<br>提示：您如何解決氣候變化的問題？<br> -------<br>思想：氣候變化的經濟影響是什麼？會有什麼<br> 全球變暖對經濟的影響？對美國有什麼影響<br> 如果我們現在不採取行動，經濟？我們該怎麼辦<br>提示：氣候變化的經濟影響是什麼？<br> -------<br>思想：可再生能源如何幫助減輕氣候變化？怎麼樣<br> 在美國和世界各地工作？分享您如何可再生的故事<br> 能量正在幫助您抵抗氣候變化。分享您的照片和視頻<br> 可再生<br>提示：可再生能源如何幫助減輕氣候變化？<br> -------

思想圖及時工程的好處

1. 增強的推理：通過使用基於圖的方法，AI可以遵循更複雜的推理過程。這導致響應在邏輯上是一致的，並且與人類處理信息的方式（同時考慮問題的多個方面）更加一致。
2. 複雜的問題解決： “思想圖”方法對於需要考慮各種相互關聯的概念的複雜的多步驟問題特別有效。該圖結構使AI可以更有效地瀏覽這些概念，從而實現更準確，更全面的解決方案。
3. 改進的上下文理解：另一個重要的好處是維持與更長互動的上下文。通過在圖中構造提示，AI可以更好地保留並與前面提到的概念相關，從而增強了其在擴展對話中保持連貫的敘述或論證的能力。

有關更多文章，請探討這一點 - 及時工程

這裡有類似的讀物：

文章	來源
在AI中實現思想樹方法	關聯
及時工程中的定界符是什麼？	關聯
什麼是及時工程中的自我矛盾？	關聯
什麼是迅速工程的溫度？	關聯
驗證鏈：無與倫比的精確性及時工程	關聯
掌握及時工程中的字典技術鏈	關聯
及時工程中的符號鍊是什麼？	關聯
迅速工程中的情感鍊是什麼？	關聯

比較：思想圖與思想鏈

	思想圖	思想鏈
結構	非線性，基於圖	線性，逐步
推理複雜性	高，可以解決多步驟問題	中等，僅限於順序邏輯
上下文理解	增強，保持更廣泛的環境	有限，經常會隨著時間的流逝而失去背景
靈活性	高，允許動態推理路徑	中等，受線性約束

結論

“思想圖”方法顯著進步，促使工程技術提供了一種更靈活，更複雜和類似人類的指導AI推理的方法。通過在圖中構造提示為互連的節點和邊緣，該技術增強了AI解決複雜問題，維護上下文並產生更相干響應的能力。隨著AI的不斷發展，諸如“思想圖”之類的方法對於突破這些系統可以實現的邊界至關重要。

如果您正在從專家在線尋找生成AI課程，請探索這個 - Genai Pinnacle Program

常見問題

Q1。及時工程中的“思想鏈”是什麼？

Ans。思想鍊是指AI模型中使用的結構化推理方法將復雜的問題分解為較小，可管理的步驟，從而確保對最終答案的清晰，邏輯上的進步。

Q2。思想鏈與AI中其他推理方法有何不同？

Ans。與傳統的一聲響應不同，思想鏈使該模型可以生成中間的推理步驟，從而模仿人類問題，以產生更準確和透明的結果。

Q3。及時工程的背景下的理由是什麼？

Ans。理由是答案伴隨的解釋或推理，使模型可以通過概述得出結論所採取的邏輯步驟來證明其響應是合理的。

Q4。為什麼在AI生成的答案中納入重要的理由？

Ans。提供基本原理可以提高AI決策的透明度和可信賴性，因為它允許用戶了解AI如何到達特定答案，從而確保更可靠的輸出。

Q5。與思想方法鏈相比，“思想圖”如何增強AI推理？

Ans。思想模型的圖允許AI同時探索多個推理路徑，提供了更靈活，動態的結構來解決複雜問題，這與思想鏈中看到的線性進程不同。

以上是及時工程中的思想圖是什麼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！