Quando se trata de agentes autônomos que utilizam modelos de língua gigantes, é fundamental garantir que seus outputs sejam precisos e consistentes. No entanto, isso pode ser um desafio. Uma maneira de abordar isso é utilizando cadeias de crítica e melhoria recursivas (RCI), que permitem que os próprios modelos de língua avaliem e refinem seus próprios outputs.

O que são cadeias RCI?

Uma cadeia RCI é um processo que envolve a avaliação crítica dos outputs de um modelo de língua e sua subsequente melhoria. Isso é feito mediante a criação de três prompts: o prompt inicial, o prompt de crítica e o prompt de melhoria. O prompt inicial gera um output, o prompt de crítica avalia o output e identifica problemas, e o prompt de melhoria utiliza a crítica para gerar um output melhorado.

Como as cadeias RCI funcionam?

Para criar uma cadeia RCI, é necessário primeiro gerar um output com o prompt inicial. Em seguida, o prompt de crítica avalia o output e identifica problemas. Por fim, o prompt de melhoria utiliza a crítica para gerar um output melhorado. Este processo pode ser repetido múltiplas vezes para alcançar resultados mais precisos.

Integrando cadeias RCI com modelos de chat

Para integrar cadeias RCI com modelos de chat, é necessário criar um sistema de template e um template humano. Em seguida, você pode passar o template de chat para um modelo de chat, que gera uma resposta a uma pergunta. Se a resposta for incorreta, você pode usar a cadeia RCI para avaliar e melhorar a resposta.

Vantagens das cadeias RCI

As cadeias RCI oferecem várias vantagens, incluindo a capacidade de gerar textos precisos e consistentes. Além disso, elas podem ser utilizadas em uma variedade de aplicações, desde a resposta a perguntas até a escrita de emails. É possível personalizar os prompts de crítica para se concentrar em aspectos específicos do texto, como concisão, precisão ou tom.

Conclusão

Em resumo, as cadeias RCI são uma ferramenta poderosa para melhorar a exatidão de modelos de língua. Ao permitir que os próprios modelos de língua avaliem e refinem seus próprios outputs, é possível gerar textos precisos e consistentes. Além disso, a flexibilidade das cadeias RCI as torna úteis em uma variedade de aplicações.

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