Chuyển tới nội dung chính
Admin

Admin

Hunter

🔁 Chain of Draft (CoD) - Kỹ Thuật Giúp AI Suy Nghĩ Nhanh Hơn Bằng Cách Viết Ít Hơn

· 7 phút để đọc
Nguồn: Bình dân học AI

Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"

Chain of Draft (CoD) là một kỹ thuật prompt mạnh mẽ giúp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) suy luận hiệu quả bằng cách sử dụng bản nháp ngắn gọn thay vì giải thích dài dòng, mang lại độ chính xác tương đương hoặc tốt hơn trong khi sử dụng ít token hơn đáng kể so với phương pháp Chain-of-Thought truyền thống.

Chain of Draft (CoD)

🔑 Điểm chính​

Chain of Draft (CoD) là một kỹ thuật prompt mạnh mẽ giúp các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) suy luận hiệu quả bằng cách sử dụng bản nháp ngắn gọn thay vì giải thích dài dòng, mang lại độ chính xác tương đương hoặc tốt hơn trong khi sử dụng ít token hơn đáng kể so với phương pháp Chain-of-Thought truyền thống.

💡 Khái niệm cốt lõi​

Chain of Draft được xây dựng trên ba nguyên tắc cơ bản:

  1. Biểu đạt tối giản 🔍 - Tạo ra kết quả ngắn gọn, giàu thông tin thay vì giải thích dài dòng.
  2. Hiệu quả token ⚡ - Đạt được độ chính xác tương đương hoặc tốt hơn trong khi chỉ sử dụng khoảng 7,6% token so với CoT.
  3. Thiết kế lấy cảm hứng từ con người 🧠 - Mô phỏng cách giải quyết vấn đề tự nhiên khi chỉ ghi lại thông tin quan trọng.

📋 Hướng dẫn triển khai​

prompt template Chain of Draft (CoD) cơ bản​

Think step by step, but only keep a minimum draft for each thinking step, with 5 words at most. Return the answer at the end of the response after a separator ####.

Guidelines:
- Limit each step to 5 words
- Focus on essential calculations/transformations
- Maintain logical progression
- Mark final answer with ####

🔄 So sánh: Phương pháp truyền thống vs. CoD​

:::example Bài toán mẫu Jason had 20 lollipops. He gave Denny some lollipops. Now Jason has 12 lollipops. How many lollipops did Jason give to Denny? :::

Cách tiếp cận 1: Prompt tiêu chuẩn (Trả lời trực tiếp)​

A: 8

Cách tiếp cận 2: Chain-of-Thought Prompting (Lý luận chi tiết)​

Let's think through this step by step:

1. Initially, Jason had 20 lollipops.
2. After giving some to Denny, Jason now has 12 lollipops.
3. To find out how many lollipops Jason gave to Denny, we need to calculate the difference between the initial number of lollipops and the remaining number.
4. We can set up a simple subtraction problem: Initial number - Remaining number = Lollipops given
5. Putting in the numbers: 20 - 12 = Lollipops given to Denny
6. Solving the subtraction: 20 - 12 = 8

Therefore, Jason gave 8 lollipops to Denny.

#### 8

Cách tiếp cận 3: Chain-of-Draft Prompting (Các bước thiết yếu tối thiểu)​

20 - x = 12
x = 20 - 12 = 8

#### 8

✅ Lợi ích và trường hợp sử dụng​

Ưu điểm của CoD​

  • Hiệu quả cao 🚀
    • Giảm đáng kể thời gian tạo phản hồi
    • Yêu cầu tài nguyên tính toán thấp hơn
    • Tiêu thụ token tối thiểu (chỉ khoảng 7,6% so với CoT)
  • Lợi ích thực tế 💼
    • Tiết kiệm chi phí hơn khi triển khai sản phẩm
    • Thời gian phản hồi người dùng nhanh hơn
    • Giảm yêu cầu về cơ sở hạ tầng

Trường hợp sử dụng lý tưởng​

Phù hợp nhất cho
  • Các bài toán suy luận toán học
  • Câu đố logic
  • Giải quyết vấn đề theo từng bước
  • Ứng dụng cần hiệu quả cao
  • Môi trường sản xuất có hạn chế tài nguyên

⚠️ Hạn chế và cân nhắc​

Lưu ý quan trọng
  • Phụ thuộc vào mô hình
    • Hoạt động tốt nhất với các mô hình lớn (>3B tham số)
    • Kém hiệu quả hơn trong các tình huống zero-shot
    • Có thể cần dữ liệu huấn luyện cụ thể
  • Hạn chế ứng dụng
    • Phù hợp nhất cho các nhiệm vụ suy luận có cấu trúc
    • Có thể hưởng lợi từ các ví dụ few-shot
    • Hiệu suất thay đổi tùy theo độ phức tạp của nhiệm vụ

🛠️ Mẹo triển khai nâng cao​

Tùy chỉnh giới hạn từ 🔧​

  • Điều chỉnh giới hạn từ (mặc định là 5) dựa trên độ phức tạp của nhiệm vụ cụ thể.
  • Đối với nhiệm vụ đơn giản hơn, có thể giảm xuống 3-4 từ.
  • Đối với nhiệm vụ phức tạp hơn, bạn có thể cần tăng nhẹ.

Thêm ví dụ Few-Shot 📚​

  • Bao gồm 2-3 ví dụ về suy luận kiểu CoD cho loại nhiệm vụ cụ thể của bạn.
  • Đảm bảo các ví dụ tuân theo mẫu bản nháp tối thiểu.
  • Phù hợp ví dụ với mức độ phức tạp của vấn đề mục tiêu.

Điều chỉnh theo nhiệm vụ cụ thể 🎯​

  • Đối với bài toán toán học: Tập trung vào phương trình và giá trị chính.
  • Đối với suy luận logic: Nhấn mạnh suy luận và điều kiện chính.
  • Đối với nhiệm vụ tuần tự: Nhấn mạnh chuyển đổi trạng thái.

🧪 Ví dụ thực tế​

Ví dụ 1: Bài toán toán học​

:::example Bài toán If a train travels at 60 miles per hour, how many miles will it travel in 2.5 hours? :::

Giải pháp CoD:

Speed = 60 mph
Time = 2.5 hours
Distance = speed × time
60 × 2.5 = 150

#### 150 miles

Ví dụ 2: Suy luận logic​

:::example Bài toán All mammals are warm-blooded. No reptiles are warm-blooded. Are all reptiles mammals? :::

Giải pháp CoD:

Mammals → warm-blooded
Reptiles → not warm-blooded
If reptiles → mammals
Then reptiles → warm-blooded
Contradiction with premise 2
Conclusion: reptiles aren't mammals

#### No

📈 So sánh hiệu suất​

  • Prompt tiêu chuẩn:
    • 🔹 Sử dụng token: Rất thấp
    • 🔹 Thời gian phản hồi: Rất nhanh
    • 🔹 Độ chính xác: Thấp hơn
  • Chain-of-Thought:
    • 🔹 Sử dụng token: Cao
    • 🔹 Thời gian phản hồi: Chậm
    • 🔹 Độ chính xác: Cao
  • Chain-of-Draft:
    • 🔹 Sử dụng token: Thấp
    • 🔹 Thời gian phản hồi: Nhanh
    • 🔹 Độ chính xác: Cao

🔍 Khi nào sử dụng CoD so với các kỹ thuật khác​

Hướng dẫn quyết định
  • Sử dụng CoD khi:
    • Hiệu quả và tốc độ là quan trọng
    • Cần giảm thiểu việc sử dụng token
    • Vấn đề có các bước logic rõ ràng
    • Bạn đang làm việc với mô hình đủ lớn
  • Cân nhắc CoT khi:
    • Cần suy luận chi tiết
    • Yêu cầu giải thích minh bạch
    • Làm việc với mô hình nhỏ hơn
    • Trong bối cảnh giáo dục nơi các bước quan trọng

🌟 Kết luận​

Chain of Draft đại diện cho một bước tiến thú vị trong kỹ thuật prompt, duy trì lợi ích suy luận của Chain-of-Thought trong khi cải thiện đáng kể hiệu quả. Bằng cách khuyến khích LLMs suy nghĩ ngắn gọn, CoD mở ra những khả năng mới cho việc triển khai khả năng suy luận nâng cao trong môi trường hạn chế tài nguyên.

Sự cân bằng giữa hiệu quả và hiệu suất làm cho kỹ thuật này trở thành một công cụ giá trị trong bộ công cụ của bất kỳ kỹ sư prompt nào, đặc biệt khi các ứng dụng AI tiếp tục mở rộng và đối mặt với nhu cầu ngày càng tăng về cả hiệu suất và hiệu quả tài nguyên.

Mục lục