I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno dimostrato impressionanti capacità di apprendimento in poche fasi, adattandosi rapidamente a nuovi compiti con solo una manciata di esempi.
Tuttavia, nonostante i loro progressi, gli LLM devono ancora affrontare limitazioni nel ragionamento complesso che coinvolge contesti caotici sovraccarichi di fatti disgiunti. Per affrontare questa sfida, i ricercatori hanno esplorato tecniche come la stimolazione della catena di pensiero che guida i modelli per analizzare in modo incrementale le informazioni. Tuttavia, da soli, questi metodi faticano a catturare pienamente tutti i dettagli critici in contesti vasti.
Questo articolo propone una tecnica che combina il suggerimento Thread-of-Thought (ToT) con un framework RAG (Retrieval Augmented Generation) che accede a più grafici della conoscenza in parallelo. Mentre ToT funge da “spina dorsale” del ragionamento che struttura il pensiero, il sistema RAG amplia la conoscenza disponibile per colmare le lacune. L’interrogazione parallela di diverse fonti di informazioni migliora l’efficienza e la copertura rispetto al recupero sequenziale. Insieme, questo quadro mira a migliorare la comprensione e le capacità di risoluzione dei problemi degli LLM in contesti caotici, avvicinandosi alla cognizione umana.
Iniziamo delineando la necessità di un ragionamento strutturato in ambienti caotici in cui si mescolano fatti rilevanti e irrilevanti. Successivamente, presentiamo la progettazione del sistema RAG e il modo in cui espande la conoscenza accessibile di un LLM. Spieghiamo quindi l’integrazione della guida ToT per guidare metodicamente il LLM attraverso un’analisi graduale. Infine, discutiamo strategie di ottimizzazione come il recupero parallelo per interrogare in modo efficiente più fonti di conoscenza contemporaneamente.
Attraverso la spiegazione concettuale e gli esempi di codice Python, questo articolo illustra una nuova tecnica per orchestrare i punti di forza di un LLM con conoscenze esterne complementari. Integrazioni creative come questa evidenziano direzioni promettenti per superare i limiti intrinseci del modello e migliorare le capacità di ragionamento dell’intelligenza artificiale. L’approccio proposto mira a fornire un quadro generalizzabile suscettibile di ulteriore miglioramento man mano che gli LLM e le basi di conoscenza si evolvono.
Fonte: towardsdatascience.com
