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訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己

核心的概念在於不訓練模型參數的前提下，透過優化輸入（Prompt）來強化語言模型的能力。

模型的角色定位：新人助理​

  • 一般能力：大型語言模型具備一般人的基本知識與理解能力。
  • 「新」的含義：它對使用者一無所知（如身分證字號、背景等），反應不符預期往往是因為資訊不足。
  • 溝通方式：不需特定格式，只要能講到讓「人」看得懂，模型就有機會看懂。

junior-assistant

強化方法一：神奇咒語 (Magic Spells)​

這些咒語能激發模型潛力，但效果視模型版本而定。

magic-spells

思維鏈 (Chain of Thought, CoT)​

  • 核心指令：叫模型思考，例如加入 「Let's think step by step」。
  • 成效：在舊版模型（如 Text DaVinci 002）解數學題時，正確率可從 17.7% 提升至 78%。
  • 現狀：新版模型（如 GPT-3.5）即便不加咒語也具備基礎思考能力，咒語帶來的進步幅度已縮小。 chain-of-thought

要求解釋答案​

  • 指令：請模型先解釋原因再給答案。
  • 優點：在批改文章等任務中，先解釋能讓評分結果與人類老師更接近，提升準確度。 requesting-explanations

情緒勒索 (Emotional Stimuli)​

  • 指令：告訴模型 「這對我的生涯非常重要」。
  • 實驗結果：在多個模型測試中，正確率皆有顯著提升。 emotional-stimuli

其他神奇咒語的測試結果​

  • 有禮貌無用：說「請」或「謝謝」不會讓答案更正確，直說要求即可。
  • 正面指令：明確告知「要做什麼」，而非「不要做什麼」。
  • 獎懲機制：承諾給予「小費」或告知不正確會受罰是有影響力的。 other-prompt-test-results

如何找咒語​

  • AI 找咒語：利用增強式學習 (RL) 讓模型自動尋找最有效的控制指令（如讓 GPT-3 變話嘮的咒語是「喂喂喂」）。
  • 直接問模型：詢問模型「有什麼咒語可以強化你的能力」，它會提供如「take a deep breath」等建議。 rl-for-instruction-optimization

強化方法二：提供更多資訊 (Providing More Information)​

當模型表現不佳，往往是因為前提不清或缺乏相關知識。

providing-more-information

釐清前提 (釐清歧義)​

  • 範例：詢問「NTU」時，告知模型「你是台灣人」或「你是新加坡人」，模型能正確區分台大與南洋理工大學。 clarifying-ambiguity

餵食資料 (知識補充)​

  • 操作：直接將模型不知道的資料（如最新論文 PDF）貼給模型讀，它能精確畫出原本無法提供的數據表格。 feeding-data

提供範例：上下文學習 (In-context Learning)**：​

  • 定義：在輸入中提供範例，讓模型模仿格式與邏輯。
  • 強大模型的理解力：
    • 早期觀點認為模型只是看懂格式，而非邏輯。
    • 2023 年後的強大模型（如 PALM 540B、GPT-4）能真正讀懂範例，甚至能因應怪異的指令（如將政治新聞分類為財經）進行處理。
  • Gemini 1.5 實測：提供卡拉蒙語的教科書（25 萬字），模型在完全未學過該語言的情況下，能讀完後學會翻譯。 in-context-learning

強化方法三：拆解問題 (Breaking Down Tasks)​

當任務過於複雜時，語言模型往往難以一次到位地給出正確答案。將大任務拆解成小步驟，能讓模型對每一個步驟「各個擊破」。

breaking-down-tasks

拆解任務 (Task Decomposition)​

  • 分階段執行：以撰寫長篇報告為例，應先請模型列出大綱（如：重要性、種類、技術剖析），再針對各章節分開撰寫。
  • 摘要銜接：分段撰寫時，模型可能遺忘前文，此時可將已完成的部分進行摘要，作為撰寫新段落的參考，以確保內容前後連貫（Recursive Reprompting and Revision）。

task-decomposition

思維鏈 (Chain of Thought, CoT)​

  • 核心機制：要求模型「一步步思考」（Think step by step），本質上是將解題拆成「列出詳細計算過程」與「產出答案」兩個步驟。
  • 文字接龍的作用：當模型先產出詳細的算式或邏輯，後續產出的答案便是基於這些已出現的正確式子進行「文字接龍」，精確度大幅提升。

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自我反省與檢查 (Self-Reflection)​

  • 驗證易於求解：計算答案可能很難，但驗證答案是否正確相對容易。
  • 實例與對比：
    • GPT-4：具備強大的自我修正能力。例如叫它介紹「台大玫瑰花節」（事實上不存在），它會先瞎掰，但被要求檢查時會察覺錯誤並修正。
    • GPT-3.5：較容易出現「口是心非」的道歉，雖然道歉但更正後的資訊可能與原本一模一樣，並未真正發現錯誤。
  • 憲法 AI (Constitutional AI)：透過自我批判來確保輸出符合道德規範。模型會先產生直覺答案（如如何駭入 Wi-Fi），再進行自我審查（是否違法），最後產出反省後符合規範的回答。
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自我反省與檢查Constitutional AI

自我一致性與思維樹 (Self-Consistency & Tree of Thoughts)​

  • Self-Consistency：對同一個問題重複擲多次骰子（請求多次），取最常出現的答案作為結果。
  • Tree of Thoughts (ToT)：一種組合技。在每個拆解步驟中產生多個答案，並透過自我反省檢查對錯，若發現錯誤則退回上一步（Backtracking）尋找新路徑，直到得到終極解答。
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Self-ConsistencyTree of Thoughts (ToT)

強化方法四：提供工具 (Using Tools)​

語言模型雖然強大，但也有不擅長的事（如：精密運算、即時資訊）。透過工具的輔助，可以強化其各項能力。

搜尋引擎 (RAG - Retrieval Augmented Generation)​

  • 對抗幻覺：語言模型本質是文字接龍，並沒有內建即時資料庫，因此會對未見過的資訊（如 Sora）產生瞎掰的現象。
  • 運作邏輯：
    1. 將問題拿去搜尋（網路或特定私有資料庫）。
    2. 取得搜尋結果作為「額外資訊」。
    3. 將問題與搜尋內容拼接在一起，交給語言模型去做文字接龍，產出精確且具參考來源的答案。

rag

寫程式與執行 (Program of Thought)​

  • 解決數學問題：與其用文字接龍硬算，模型可以選擇寫出一段程式碼並呼叫 Solver（解題模組）來運算，避免在計算過程中產生人類不可能犯的錯誤。
  • 精確輸出：例如叫 GPT-4 說「哈哈」100 次，它會寫一段 Python 程式碼來精確執行，確保輸出正好是 300 個哈字。

program-of-thought

多媒體工具調用 (DALL-E)​

  • 工具調用：大型語言模型（如 GPT-4）可以呼叫 DALL-E 進行文字生圖。
  • 賀卡產生應用：此技術可應用於自動產生龍年賀年卡，模型會顯示「Creating images」字樣代表正在呼叫工具。
  • 實務建議與技巧：
    • 細節檢查：雖然 AI 產生的龍看起來有模有樣，但有時會出現怪異細節，例如鬍鬚長在頭上變成「呆毛」，需定睛觀察才能發現。
    • 避短指令：由於 AI 產生的圖片內容若包含文字（尤其是中文）容易出現拼錯或亂碼，建議在指令中特別強調「圖上不要出現文字」，以確保賀卡品質。

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運作機制：如何「使用」工具？​

  • 文字接龍式調用：模型透過輸出特殊的預定義符號來代表呼叫工具（例如：搜尋[關鍵字]）。
  • 資訊回傳：符號間的內容即為操作指令。工具執行後的結果（如匯率查詢、程式運行結果）會被貼回到對話框中，模型再根據這些新資訊繼續接龍。

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強化方法五：模型合作 (Multi-model Cooperation)​

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模型合作的核心理念：1 + 1 > 2​

  • 合作的重要性：即使是像 GPT-4 這樣強大的模型，透過與其他語言模型合作，也能發揮出更強的力量。
  • 成本與效率優化：
    • 不同模型有不同的能力與使用成本（如 GPT-4 貴、GPT-3.5 便宜）。
    • 可以引入一個分配工作的模型（語言模型或非語言模型皆可），判斷任務難易度。
    • 殺雞焉用牛刀：簡單任務交給便宜模型處理，困難任務才交給 GPT-4，藉此在維持效果的同時大幅降低成本。
    • 相關技術：FrugalGPT。

frugalgpt

讓模型彼此「討論」 (Model Discussion)​

  • 反省 vs. 討論：
    • 反省 (Self-Reflection)：模型自問自答，推翻前一個答案的可能性較低，因為它傾向認同自己的觀點。
    • 討論 (Multi-model Discussion)：多個模型互動，能接受到新的刺激與不同輸入，更有機會推翻並修正之前的錯誤答案。
  • 關鍵因素：
    • 數量與回合數：參與討論的模型越多、討論回合數越多（目前實驗約 3~4 回合最有效），正確率通常越高。
    • 討論方式 (Exchange of Thought)：包含「所有人都看所有人的答案」、「老闆與部屬（部屬只向老闆報告）」或「辯論與裁判」等多元形式。

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multi-model-discussionexchange-of-thought
多一點模型一起討論討論方式

討論的終止機制與裁判模型​

  • 裁判模型 (Referee Model)：
    • 負責讀取不同模型的建議，判斷彼此是否達成共識。
    • 若未達成共識，則指令繼續討論；若達成共識，則負責做出摘要並產出最終答案。
  • 克服「溫良恭儉讓」的性格：
    • 模型在訓練中被教導要禮貌，容易因為被質疑而退縮，導致討論過快結束。
    • Prompt 技巧：需使用強烈指令刺激模型，例如「不需要一定同意對方的想法」或「對方的看法當作參考即可」，以維持討論的深度。
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裁判模型 (Referee Model)Prompt 技巧

組建 AI 團隊：引入不同的角色​

  • 角色賦予方式：
    • 專業模型：使用具備特定專長的模型，如 Code Llama 專精於寫程式。
    • 指令賦予 (Prompting)：透過 Prompt 讓模型扮演不同角色（如：專案經理、工程師、測試員）。
  • 團隊優化與考績系統：
    • 打考績 (Dynamic LLM Agent Network)：讓模型彼此互給分數，分數低的模型未來將不被允許參與工作，藉此優化團隊品質。
  • 開源專案實例：如 MetaGPT 或 ChatDev，它們能模擬一家軟體公司的運作，雖然解決真實世界複雜任務仍有難度，但已展示出自動化開發的潛力。
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引入不同的腳色打考績 (Dynamic LLM Agent Network)

關鍵觀念澄清​

  • 參數固定不變：上述所有強化方法皆沒有訓練模型，模型的參數是固定的，僅是輸入改變了。
  • 無記憶效應：In-context Learning 產生的能力不具備持久性。若開啟新的對話且不提供相同資訊，模型會回到原本的狀態（不會保留學會的特殊知識）。

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