生成式人工智能的一个关键兴趣领域,在于改进大型语言模型中使用的提示技术,也就是提示词工程技术(prompt engineering)。
提示词工程技术的核心,在于帮助大语言模型(LLM)根据提供的提示生成类似人类的文本,旨在创建连贯、上下文准确和有用的响应。
今天的这篇文章,我会为大家重点介绍思维提示树(tree of thoughts)这个提示词领域的重要思维模型。
在下面的文章中,你会惊奇地发现,将“思想树”方法集成到大型语言模型中,将显著增强它解决问题的能力,在各种任务中优于传统的输入输出方法。
通过实施规划、决策机制和自我反思系统的独特组合,这些模型可以以无与伦比的效率解决复杂的问题。
提示词思维树(The Tree of Thoughts Method)这一概念,来源于由国人大牛Yao Shunyu撰写的一篇论文,《思想之树:使用大型语言模型深思熟虑地解决问题》(译)。
提示词思维树方法的核心,是对IO与CoT两大基础提示词创作方法进行了革新。
(Input-Output:IO)输入输出提示的方法,是与语言模型交互的最基本方法 9,显着优点在于它的简单性和直接性,但是,这种技术有其局限性。例如,它不支持解决问题的中间步骤,也不提供到达特定响应的明确过程。
(Chain of thought:CoT)思维链提示方法旨在通过指示模型制作和显示中间步骤来改进输入输出提示。但是,虽然该方法为模型提供了一种结构化的方式来计算和解决给定的任务,但并不完全理解为什么这种方法会带来更好的解决方案。
但(tree of thoughts:ToT)思维树提示方法,通过主动维护了一个思维树,其中每个“思维”都是一个连贯的语言序列,作为解决问题的中间步骤。
它允许语言模型(LM)通过一种用语言实例化的谨慎推理过程,来自我评估不同中间思维在解决问题方面的进展。
上面的内容需要一定的提示词工程知识基础,如果看不懂也没关系,可以直接看下面的思维树操作方法。
我们也许不需要了解“思想树”的具体概念,只需要知道它是用于提示工程的人工智能问题极佳解决方法,它指导像 ChatGPT-4 这样的 AI 模型生成、评估、扩展和在多个解决方案中做出决定。
这个过程类似于人类在决定最有前途的解决方案之前通过评估各种潜在解决方案来解决问题的方式。
就像处于一个分支迷宫中做导航,其中每个路口都通向更多的选择和路径,思维树的方法正是通过人工智能模型通过思维方法,帮助我们探索更多可能性后找到最佳路线。
接下来,我们进入实操阶段。
要想用好“思维树”提示方法,主要分为头脑风暴、评估阶段、深挖阶段、最终决策四个阶段。
解决问题过程的第一阶段是头脑风暴,目标是为问题创造多样化的解决方案。具体来说,它描述了问题并集思广益,考虑到不同的因素,提出了三种或更多不同的解决方案。
接下来,评估建议的解决方案。通过具体示例,以帮助我们找到满足要求要求的最佳方法。头脑风暴解决方案时要考虑的因素包括背景、时间、准备和专业精神,客观地评估每个选项,并根据实施难度、预期结果等分配成功概率和置信度。
接下来,我们深入挖掘每个想法,完善它并想象它在现实世界中的意义。将被要求生成潜在的场景、实施策略、必要的合作和资源,以及需要克服的潜在障碍。
最后,我们进入AI评估过程的决策阶段。在这里,我们根据生成的场景按承诺顺序对解决方案进行排名。
“向老板求加薪的最好办法是什么?”这是我之前经常听到的一个话题,也是我身边朋友和学员经常询问我的问题。
接下来,我就用思维树提示方法,试图解决这个问题。
提示词:使用“思想树”过程解决问题。
请考虑“找到最佳方法来向领导提出加薪请求”的问题。请考虑用户的想法和立场,提出三种不同的解决方案。用户信息 一个33岁的男人,有点社恐,不喜欢显眼。他会倾向于避免与领导发生冲突。他在公司工作了8年,期间只加薪过一次。最近他准备要孩子,因此需要加薪。
GPT反馈:
解决方案一:书面申请
将你的请求书面化可以帮助你克服社交恐惧并提供一个清晰、准确的表达机会。
写一封正式的信函给你的领导,详细说明你的工作成绩、对公司的贡献以及为什么你认为自己应该得到加薪。
强调你在公司工作的时间长,并指出你之前只加薪过一次的事实。提出你的工作职责的增加以及需要应对家庭经济责任增加的原因。
结束信函时,表达你对公司的忠诚和对进一步的发展的期望。
解决方案二:安排一对一会议
与你的领导安排一对一的会议,这样你可以在一个相对较为私密的环境中提出加薪请求。
在会议之前,准备一个简洁而有力的演讲,强调你的工作表现、贡献和承担的职责。
与领导讨论你在公司工作的时间长,以及你最近要孩子的情况,解释为什么加薪对你变得更加重要。
提出你的薪资期望,并尝试与领导达成一致,讨论可能的解决方案,如增加工资、提供福利等。
解决方案三:寻求支持与倡导
尝试找到在公司中有影响力的同事或朋友,寻求他们的支持和建议。
请求他们提供关于加薪请求的意见和经验,了解他们是如何成功地与领导进行沟通的。
如果可能,尝试找到与你类似情况的同事,形成一个小的团体,一起提出加薪请求,以增加你们的声音和影响力。
考虑加入公司内部的员工协会或工会,这将提供更强大的集体力量来推动你的请求。
提示词:请在以下项目中对三个想法进行评估。
每个部分的成功概率(数字%)和推荐度(★最好是5个)。
每种解决方案的优点和缺点:考虑解决方案带来的益处以及可能带来的问题。
需要准备:考虑执行解决方案需要多少准备和努力。
执行难度:看看实际执行解决方案有多难。
预期结果:考虑执行解决方案后,预期会得到什么结果。
成功概率:评估解决方案成功的可能性。
自信:评估自己对实施解决方案的自信程度。
GPT反馈:
解决方案一:书面申请
成功概率: 70%
推荐度: ★★★★☆
优点:
可以克服社交恐惧,提供一个准备充分的机会来表达清晰准确的请求。书面申请可以帮助你整理和呈现自己的工作成绩和贡献。强调你的忠诚度和对公司的承诺,有助于建立自己的形象和价值。
缺点:
书面申请可能需要一些时间来准备和修改,以确保内容准确无误。无法直接回应领导的问题或反应,可能会导致交流上的局限性。缺乏即时反馈,无法即时调整和解决可能出现的问题。
解决方案二:安排一对一会议
成功概率: 80%
推荐度: ★★★★★
优点:
一对一会议提供了一个相对私密的环境,使你能够更直接地与领导交流和沟通。可以及时回应领导的问题和反应,增加交流和理解的机会。可以通过面对面的交流表达自己的情感和决心,增加说服力。
缺点:
需要提前准备一个有力的演讲,并在会议中克服紧张和焦虑。需要与领导直接面对面交流,可能需要克服社交恐惧。会议的时间可能受限,无法在短时间内得到满意的结果。
解决方案三:寻求支持与倡导
成功概率: 60%
推荐度: ★★★☆☆
优点:
与有影响力的同事或朋友合作可以增加你的声音和影响力。共同提出加薪请求可以形成一个更强大的集体力量,增加请求被接受的可能性。参加员工协会或工会可以提供更多的资源和支持。
缺点:
需要花时间和努力来建立关系和获得他人的支持。无法完全控制其他人的行动和决策,可能无法实现预期的结果。与他人合作可能需要妥协和协调,可能会引起冲突和分歧。
提示词:请深入了解这三个想法:,有哪些可以期待的结果
GPT反馈:
解决方案一:书面申请
可以期待的结果:收到一份详细的回复或进一步的面谈机会。如果你的书面申请能够清晰、准确地阐述你的工作成绩和贡献,以及你对加薪的合理理由,领导可能会认真考虑你的请求。他们可能会回复你,提出进一步的问题或要求面谈来进一步讨论。
解决方案二:安排一对一会议
可以期待的结果:在一对一会议中,你可以直接与领导交流和解决问题。你的演讲和表达能力以及对自己工作表现的清晰表达,有助于增加领导的理解和支持。如果你能够有效地传达自己的需求,并与领导达成一致,可能会得到加薪的批准。
解决方案三:寻求支持与倡导
可以期待的结果:通过寻求有影响力的同事或朋友的支持,你的请求可能会变得更有说服力。他们可以提供意见、经验和支持,帮助你更好地表达自己的需求。如果你能够形成一个小的团体,并与其他同事一起提出加薪请求,这种集体力量可能会增加你们的成功机会。
4.最终决策阶段
3.深挖阶段
提示词:请根据到目前为止的分析结果进行总结。请简明扼要地输出每个想法的排名及其说明。
GPT:
根据分析结果,以下是对每个解决方案的排名及其说明:
第一名:解决方案二:安排一对一会议
成功概率: 80%
推荐度: ★★★★★
优点: 提供直接与领导交流和解决问题的机会,增加表达和理解的机会。
可能的结果: 在会议中可以得到具体的反馈和支持,有较高的成功概率。
自信程度: ★★★☆☆
第二名:解决方案一:书面申请
成功概率: 70%
推荐度: ★★★★☆
优点: 可以准备清晰、准确的请求,避免直接面对面交流的不适感。
可能的结果: 可能收到详细回复或进一步面谈的机会,有一定的成功概率。
自信程度: ★★★☆☆
第三名:解决方案三:寻求支持与倡导
成功概率: 60%
推荐度: ★★★☆☆
优点: 与他人合作可以增加请求被接受的可能性,形成更强大的集体力量。
可能的结果: 可能增加成功机会,但结果取决于他人行动和决策。
自信程度: ★★☆☆☆
综上所述,安排一对一会议被评为最有推荐度的解决方案,因为它提供了直接与领导交流和解决问题的机会,并具有较高的成功概率。书面申请也是一个可行的方案,可以克服社交恐惧,但成功概率稍低。
寻求支持与倡导是一个有潜力但较为不确定的方案,需要与他人合作并处理可能的困难。请根据自身情况和自信程度选择最适合的解决方案。
以上,就是利用思维树提示词方法,基于chatGPT(本文用的是3.5)AI工具,解决“如何向领导提加薪请求”的思考过程。
读者朋友可以把头脑风暴部分的个人基本信息部分替换成自己的基本情况和性格画像,就可以马上得到基于GPT模型给出的建议,并且分析过程有理有据有数据,可以得到让我们信服的结论。
思维树提示方法未来还存在着一定的优化空间,增加更多的思维模型和逻辑思维方法在分析过程中,就像“思维插件”一样,帮助我们通过大模型工具解决更多复杂的问题。
不过话说回来,先利用思维树提示方法,把自己的加薪请求满足了,才是正经事。
快去试一试吧,期待大家的好消息!
本文来自微信公众号“产品思维模型”(ID:muningtalk),作者:穆宁爱喝vodka,36氪经授权发布。
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