🧠 Guided Reasoning Process cho RLMs

Nguồn: Bình dân học AI

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

ghi chú

Có thể áp dụng cho các models như DeepSeek-R1 / R1-1776 (có thể dùng trên Perplexity), Grok-3, O1 pro, O3 mini,...

Mô Hình Ngôn Ngữ Suy Luận (RLMs) là gì?

Định Nghĩa RLMs

Mô hình ngôn ngữ suy luận (Reasoning Language Models - RLMs) là các mô hình AI tiên tiến đã vượt xa khả năng của LLMs truyền thống. Chúng kết hợp các cấu trúc suy luận rõ ràng với các chiến lược tìm kiếm tiên tiến như Monte Carlo Tree Search (MCTS) và Beam Search để đạt được khả năng giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.

RLMs hoạt động dựa trên ba trụ cột chính:

• Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs): Cung cấp nền tảng kiến thức và khả năng xử lý ngôn ngữ
• Học tăng cường (RL): Cho phép khám phá và tối ưu hóa các chiến lược suy luận
• Điện toán hiệu năng cao (HPC): Cung cấp tài nguyên tính toán cần thiết

Điểm khác biệt của RLMs so với LLMs thông thường là khả năng thực hiện "System 2 Thinking" - suy luận có cấu trúc, có ý thức và có khả năng tự kiểm tra, trái ngược với "System 1 Thinking" nhanh và trực giác của LLMs.

Khung Generate, Refine, Evaluate, Backtrack

Guided Reasoning Process (Quy trình suy luận có hướng dẫn) sử dụng bốn phép toán chính để điều hướng giải quyết vấn đề phức tạp:

Guided Reasoning Operators

• Generate - Tạo ra các giải pháp khả thi
• Refine - Cải thiện giải pháp hiện có
• Evaluate - Đánh giá chất lượng giải pháp
• Backtrack - Quay trở lại điểm quyết định trước đó

Generate operator

Khi bạn cần mô hình khám phá nhiều giải pháp:

{{problem}}

Generate {{number}} different solutions for this problem. For each solution:
1. Describe the approach in detail
2. Identify the steps required
3. Predict potential outcomes

Ensure your solutions are diverse and significantly different from each other. Support each solution with evidence from credible sources, including academic research, case studies, and expert opinions.

Refine operator

Để cải thiện lặp đi lặp lại một giải pháp ban đầu:

Problem: {{problem}}
Initial solution: {{initial_solution}}

Refine this solution by:
1. Identifying weaknesses or limitations
2. Proposing specific improvements for each weakness
3. Explaining why these improvements would be effective
4. Synthesizing into a comprehensive improved solution

Pay attention to detail and ensure that the refined solution maintains the strengths of the original. Support your refinements with evidence from recent research, expert opinions, and relevant case studies.

Evaluate operator

Để so sánh nhiều giải pháp theo các tiêu chí cụ thể:

Problem: {{problem}}
Solutions to evaluate:
- Solution A: {{solution_A}}
- Solution B: {{solution_B}}
- Solution C: {{solution_C}}

Evaluate each solution in detail based on the following criteria:
1. Effectiveness: How well does the solution address the problem?
2. Feasibility: How easily can the solution be implemented?
3. Sustainability: Is the solution stable in the long term?
4. Innovation: Does the solution provide a novel approach?

For each solution, score each criterion from 1-10 and explain your reasoning. Cite relevant research, statistical data, case studies, and expert opinions to support your evaluation. Finally, rank the solutions and recommend the best one.

Backtrack operator

Khi cách tiếp cận hiện tại không hiệu quả:

Problem: {{problem}}
Current approach: {{current_approach}}
Difficulty encountered: {{difficulty}}

Perform a backtracking process:
1. Identify exactly which decision point led to the current difficulty
2. Return to that decision point
3. Review alternative choices at that point
4. Select a different approach
5. Develop the new approach from that point

Explain clearly why the initial approach was ineffective and why the new approach is more promising. Support your reasoning with research findings, historical precedents, and expert analysis.

🔍 Đánh Giá Quy Trình với Nghiên Cứu

Để khuyến khích mô hình tự đánh giá suy luận của chúng:

Giám Sát Dựa Trên Quy Trình

Template này giúp mô hình tự đánh giá chất lượng suy luận trong khi giải quyết vấn đề.

{{problem}}

Solve this problem while simultaneously evaluating your reasoning process:
1. For each reasoning step, assess your confidence level (0-100%)
2. Identify assumptions made in each step
3. Support each step with evidence from credible sources
4. Mark potential improvement points in the reasoning process
5. Describe alternative reasoning steps that could be considered

For each key claim or inference, cite specific academic papers, expert opinions, statistical data, or other authoritative sources. Finally, evaluate the entire reasoning chain and suggest improvements for future analysis.

📊 Suy Luận Nghiên Cứu Tự Kiểm Tra

Đối với các vấn đề cần xác minh ở mỗi bước:

{{problem}}

Solve this problem following these steps:
1. Propose an initial solution, explaining each reasoning step
2. For each step, ask: "What might be wrong here?"
3. Check each step for logical, computational, or assumption errors
4. Verify claims with evidence from credible academic sources
5. Correct any detected errors and explain the revisions
6. Repeat the checking process until the reasoning is robust

Present clearly both the initial reasoning process and the checking/revision steps. Support your final conclusion with comprehensive evidence from peer-reviewed research, expert analyses, and authoritative data sources.

Những Điều Cần Lưu Ý

• Chọn operator phù hợp dựa trên độ phức tạp của vấn đề
• Đối với các tác vụ nặng về nghiên cứu, nhấn mạnh việc trích dẫn các sources cụ thể
• Cân bằng giữa các operator khám phá và đánh giá
• Điều chỉnh mức độ chi tiết dựa trên khả năng của mô hình

Bằng cách cấu trúc prompt xung quanh các Guided Reasoning Operators rõ ràng này, bạn có thể hướng dẫn RLMs giải quyết vấn đề phức tạp với độ chính xác và độ tin cậy cao hơn, đặc biệt khi RLMs được tích hợp khả năng search và deep research (như trên Perplexity chẳng hạn).