學習筆記【生成式AI導論 2024】第4講：訓練不了人工智慧？你可以訓練你自己 (中) — 拆解問題與使用工具

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延續上週提到的，「有哪些不訓練模型的情況下，能夠強化語言模型的能力」，其中第 3 個方法是屬於「把複雜任務進行拆解」

3. 把複雜任務進行拆解

拆解任務

當今天想要讓語言模型幫忙處理一項複雜的任務，例如直接說：「做一份關於生成式 AI 的報告。」但對於複雜的任務，可能模型回答的效果不會很好，因此可以透過拆解任務的方式。

以這個例子來說，就是讓語言模型先列出，這一份報告的大綱（如：語言模型的種類、方法等等），有了大綱的產出，再將文字做摘要，進一步問說這份報告的內文，可以增加語言模型回答的品質。

這個方法與上週提到，「跟模型說一步步執行(step by step)」會增加效果的原理類似，因為同樣是讓他把一個大問題去做一步步執行，而單就這個方法的話，是比較適用於舊的模型，因為較新的模型漸漸會預設去對問題一步步執行了。

語言模型檢查自己的錯誤

如果把模型最初的回答，再回傳給模型說「幫我檢查這個回答是否正確」，模型有可能會發覺到自己的回答錯誤並進行修正，以人類的行為來說，就是「語言模型可以自我反省」，這是因為對於一些問題來說，檢查的能力比解決問題的能力還要容易（如：雞兔同籠問題）

這邊老師示範詢問 GPT-4 「請介紹台大玫瑰花節」（註：台大只有杜鵑花節），結果發現 GPT-4 會順著提問來掰出介紹，這是因為大型語言模型主要是在做文字接龍，所以會產生出不存在的東西。

接著再詢問「請檢查上述資訊是否正確」，發現他能夠找到原先回答的錯誤，並進行修正。

這邊老師好奇說，會不會每次詢問他都會承認自己錯，而不是真的知道自己錯，因此這邊就再讓他檢查一次。結果發現他知道自己提供的資訊是對的，只是有地點誤植了，看起來是真的有辦法去檢查錯誤。

但這項能力比較出現在較新的模型（GPT-4），這邊用同樣方式問了 GPT-3.5 ，同樣是瞎掰了一個故事，但讓他檢查的時候，發現他只是口是心非的道歉，接著還是以同樣的答案來進行回覆。

以自我反省的能力來強化模型

接著老師提到的這篇 paper 我覺得很有趣，透過詢問語言模型一個違反道德的問題，如果讓語言模型去檢查自己的回答，最終可以讓他產出一個比較符合道德規範的答案。中間這段過程，也就是 AI 一開始的回答人類（使用者）是看不到的，只有在最後看到經過檢查修正後的結果。

至於這篇 paper 的 Constitutional AI 是如何在自我反省中學習，又是另外一個故事了，這邊老師就沒有再深入。（註：這篇 paper 是近期很紅的 Claude 團隊所發表的）

為什麼同一個問題每次答案都不同?

前面有提到，語言模型其實就是在做「文字接龍」，依序輸入的字來產生出下一個字的機率，接著再擲一個骰子決定下一個字為何。正是因為會擲骰子的關係，讓每一次回答的答案並不一樣

因此有一個方法叫做 Self-Consistency，透過將同一個問題詢問多次，產出多次的結果，這些結果有可能不一樣，最後取出現次數最多的結果作為最佳答案。

打一套組合拳

• 複雜任務拆解成多個步驟
• 語言模型檢查自己的答案
• 同一個問題每次答案都不同

前面提到的這三個方法可以組合在一起，這邊就舉了一個例子，假設要解決一個複雜的任務

1. 把這個複雜任務拆解成 3 個步驟
2. 針對第 1 個步驟產生 3 個不同答案
3. 針對產生的答案來去檢查正確性，如果正確就往步驟 2 前進，如果不正確，就再去檢查下一個答案，就這樣重複到產生最終結果。

4. 使用工具來強化

前面提到，語言模型就是在做「文字接龍」，這也就會導致語言模型容易掰出一個自己的答案，像是讓 GPT-3.5 做算術，可能答案並不正確。或是請他介紹 OpenAI 新發表的 Sora，如果他並沒有連網的話也是瞎掰出結果。

為了優化這點，如同人類的發展一樣，可以透過工具來強化能力。這邊介紹 搜尋引擎、寫程式、文字生圖 AI (DALL-E) 與 GPT Plug-in （不過 Plug-in 著墨較少，沒有特別記）

搜尋引擎

透過語言模型上網搜尋到的資訊，結合自身的文字接龍能力，可以讓他的回答較為客觀、正確，並且附上資料來源

寫程式

透過讓語言模型寫程式的方式來回答問題，就不用只依賴文字接龍的能力。以雞兔同籠的問題來說，GPT-4 會直接寫程式並執行以解決這個問題；還有上一次的請求「請說”哈哈哈”一百次」，GPT-4 也是直接使用程式來解決這個問題。

文字生圖 AI (DALL-E)

現在語言模型可以使用 DALL-E 來產生圖片，如 GPT-4，老師在去年曾經使用 ChatGPT (當時是 GPT-3.5) 結合 Midjourney，來進行文字冒險遊戲，不過現在已經可以直接使用 GPT-4 來完成了。

語言模型是怎麼使用工具的

其實也一樣是使用文字接龍，在其中引入了呼叫工具的能力，想要深入了解的話，可以看老師去年的其中一節課〈能夠使用工具的 AI〉

難免會犯錯

• 「請畫一個表格」，語言模型就直接畫出了一個表格
• 「請畫一隻狗，把這句話翻譯為英文」，語言模型翻譯完還是畫出了一隻狗

如何再強化語言模型使用工具的能力

上個月發表的這篇論文有提到，如何讓語言模型把各個工具使用到極致，同樣也是把各種技巧給組合起來，這邊老師就沒有再深入討論。而下一堂要講的為最後第 5 個「不訓練模型能夠強化語言模型的能力」的方法。

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