آخرین بروزرسانی در ۳ مرداد ۱۴۰۳ توسط Dr.Arman
تصور کنید یک روبات باهوش دارید که میتواند به تمام سوالات شما پاسخ دهد، اما فقط بر اساس اطلاعاتی که قبلاً به آن دادهاید. حالا فکر کنید این روبات بتواند مثل یک انسان، وقتی چیزی را نمیداند، به اینترنت مراجعه کند یا از ابزارهای دیگر کمک بگیرد. این دقیقاً همان چیزی است که ReAct Prompting به دنبال آن است!
ReAct Prompting، که مخفف “Reason + Act” یا “استدلال + عمل” است، یک رویکرد نوآورانه در دنیای هوش مصنوعی است. این روش به مدلهای زبانی بزرگ مانند ChatGPT اجازه میدهد تا فراتر از محدودیتهای دانش از پیش آموختهشدهشان عمل کنند.
اما چرا این موضوع اینقدر مهم است؟ فکر کنید به زمانی که از دستیار صوتی خود میپرسید “آیا امروز باران میبارد؟” و او پاسخ میدهد “متأسفانه من به اطلاعات آب و هوای امروز دسترسی ندارم.” چقدر ناامیدکننده است، درست است؟ حالا تصور کنید اگر دستیار شما میتوانست بگوید: “اجازه دهید برای شما بررسی کنم” و سپس به یک سایت هواشناسی مراجعه کرده و پاسخ دقیق را به شما بدهد. این همان کاری است که ReAct Prompting امکانپذیر میکند!
اهمیت تعامل هوش مصنوعی با ابزارها و محیط خارجی را میتوان با یک مثال ساده درک کرد. فرض کنید میخواهید یک سفر برنامهریزی کنید. یک هوش مصنوعی معمولی ممکن است بتواند به شما پیشنهاداتی برای مکانهای دیدنی بدهد، اما نمیتواند برای شما بلیط رزرو کند یا آخرین قیمتها را چک کند. اما با ReAct Prompting، هوش مصنوعی میتواند:
- به وبسایتهای مربوطه مراجعه کند،
- قیمتها را مقایسه کند،
- بررسی کند که آیا اتاق خالی وجود دارد،
- و حتی میتواند برای شما رزرو انجام دهد!
این قابلیت، هوش مصنوعی را از یک “مغز در جعبه” به یک دستیار واقعی و کاربردی تبدیل میکند که میتواند در دنیای واقعی عمل کند و تصمیمگیری کند.
به بیان ساده، ReAct Prompting به هوش مصنوعی اجازه میدهد تا مانند یک انسان فکر کند، اطلاعات جمعآوری کند، و بر اساس آن عمل کند. این روش، هوش مصنوعی را از محدودیتهای دانش ثابت رها میکند و به آن اجازه میدهد تا با دنیای پویا و همیشه در حال تغییر ما همگام شود.
در نهایت، ReAct Prompting قدم بزرگی به سمت ایجاد هوش مصنوعیای است که نه تنها میتواند صحبت کند، بلکه میتواند درک کند، استدلال کند و در دنیای واقعی عمل کند – درست مثل ما انسانها!
محدودیتهای مدلهای زبانی فعلی
تصور کنید یک دوست بسیار باهوش دارید که در یک اتاق بدون پنجره زندگی میکند. این دوست شما کتابهای زیادی خوانده و اطلاعات فراوانی دارد، اما از آنجایی که نمیتواند از اتاقش خارج شود، دانشش محدود به آنچه در کتابهایش آمده است. این تقریباً شبیه وضعیت مدلهای زبانی بزرگ مانند ChatGPT است!
حالا بیایید به سه محدودیت اصلی این مدلها نگاه کنیم:
- محدودیت در دانش بهروز: فرض کنید از دوست باهوشتان درباره آخرین فیلم سینمایی که همین دیروز اکران شده سؤال کنید. او نمیتواند پاسخ دهد، چرا؟ چون آخرین کتابی که خوانده مربوط به چند ماه پیش است! مدلهای زبانی هم دقیقاً همین مشکل را دارند. آنها فقط تا تاریخ مشخصی اطلاعات دارند و از وقایع بعد از آن بیخبرند. مثلاً، اگر از ChatGPT درباره نتایج آخرین بازی جام جهانی فوتبال بپرسید، ممکن است نتواند اطلاعات دقیقی به شما بدهد، چون دانشش به زمان خاصی محدود است.
- ناتوانی در دسترسی به اطلاعات خارج از پایگاه داده آموزشی: حالا تصور کنید میخواهید از دوستتان درباره منوی جدید رستوران محلهتان بپرسید. او نمیتواند پاسخ دهد، چون این اطلاعات در هیچ کدام از کتابهایش نیست! مدلهای زبانی هم همینطورند. آنها فقط میتوانند از اطلاعاتی استفاده کنند که در مجموعه دادههای آموزشیشان وجود دارد. برای مثال، اگر از ChatGPT بپرسید “آیا در هتل X اتاق غیرسیگاری برای تاریخ Y موجود است؟”، نمیتواند پاسخ دقیقی بدهد چون به سیستم رزرو هتل دسترسی ندارد.
- عدم توانایی در انجام اقدامات واقعی: فرض کنید از دوستتان بخواهید برایتان یک فنجان چای درست کند. او میتواند دقیقاً توضیح دهد که چای چگونه درست میشود، اما نمیتواند عملاً این کار را انجام دهد، چون در اتاقش زندانی است! مدلهای زبانی هم همینطورند. آنها میتوانند درباره انجام کارها صحبت کنند، اما نمیتوانند واقعاً کاری در دنیای فیزیکی انجام دهند. مثلاً، ChatGPT میتواند به شما بگوید چگونه یک ایمیل بنویسید، اما نمیتواند خودش مستقیماً ایمیل را ارسال کند.
این محدودیتها باعث میشوند که مدلهای زبانی، با وجود قدرت زیادشان، در برخی موارد مانند یک دانشمند باهوش اما منزوی عمل کنند. آنها دانش زیادی دارند، اما نمیتوانند به طور مستقیم با دنیای خارج تعامل داشته باشند یا اطلاعاتشان را بهروز کنند.
خوشبختانه، دانشمندان در حال کار روی راهحلهایی مانند ReAct Prompting هستند تا این محدودیتها را برطرف کنند و به مدلهای زبانی اجازه دهند با دنیای خارج تعامل داشته باشند. این مثل این است که به دوست باهوش ما اجازه دهیم گاهی از اتاقش خارج شود، اخبار جدید بخواند و حتی برخی کارها را در دنیای واقعی انجام دهد!
اجرای ReAct Prompting از طریق پلاگینهای ChatGPT
معرفی مفهوم پلاگین در ChatGPT
پلاگینها در ChatGPT به عنوان ابزارهای خارجی عمل میکنند که قابلیتهای جدیدی را به مدل اضافه میکنند و امکان تعامل با دنیای خارج را فراهم میآورند. به عبارت دیگر، پلاگینها قطعات کدی هستند که به ChatGPT اجازه میدهند تا از طریق API با سیستمها و سرویسهای دیگر ارتباط برقرار کند.
چگونگی استفاده از پلاگینها برای تعامل با دنیای خارج
پلاگینها به ChatGPT این امکان را میدهند تا وظایفی را که نیاز به اطلاعات یا عملیات خارج از مدل دارند، انجام دهد. به عنوان مثال، با استفاده از پلاگینهای مناسب، ChatGPT میتواند به جستجوی اینترنت بپردازد، ایمیل ارسال کند، رزرو انجام دهد یا حتی با سیستمهای رباتیک تعامل کند. این پلاگینها از طریق API به مدل متصل میشوند و در مواقعی که مدل نیاز به دادههای خارجی دارد، از آنها استفاده میکند.
محدودیتها و مزایای استفاده از پلاگینها
مزایا:
- ارتقای قابلیتها: با استفاده از پلاگینها، ChatGPT میتواند فراتر از دادهها و دانستههای پیشین خود عمل کند و به اطلاعات بهروز دسترسی پیدا کند.
- انعطافپذیری: پلاگینها امکان سفارشیسازی و افزودن قابلیتهای جدید به مدل را فراهم میکنند، که این امر مدل را در موقعیتهای مختلف کارآمدتر میسازد.
- افزایش کارایی: با دسترسی به ابزارهای مختلف، ChatGPT میتواند وظایف پیچیدهتری را انجام دهد و نتایج دقیقتری ارائه دهد.
محدودیتها:
- وابستگی به پلاگینها: در صورتی که پلاگینها به درستی کار نکنند یا در دسترس نباشند، عملکرد مدل نیز مختل خواهد شد.
- پیچیدگیهای فنی: ایجاد و استفاده از پلاگینها نیازمند دانش فنی است و ممکن است برای همه کاربران قابل دسترسی نباشد.
- محدودیت تعداد پلاگینها: در حال حاضر، نسخه رایگان ChatGPT از پلاگینها پشتیبانی نمیکند و در نسخههای پولی نیز تعداد پلاگینهای قابل استفاده محدود است.
در مجموع، پلاگینها ابزارهای قدرتمندی هستند که با افزایش تواناییهای ChatGPT، امکان انجام وظایف پیچیدهتر و دقیقتر را فراهم میکنند. با این حال، استفاده از آنها نیازمند مدیریت صحیح و دانش فنی مناسب است تا بتوان از مزایای آنها به بهترین شکل بهرهبرداری کرد.
جمعبندی
تکنیک ReAct Prompting یک تکنیک جدید و قدرتمند در حوزه هوش مصنوعی است که ترکیبی از استدلال زبانی و اقدامات عملی را برای حل مسائل و انجام وظایف مختلف به کار میگیرد. این روش با توانمندسازی مدلهای زبانی برای تعامل با ابزارها و محیطهای خارجی، قابلیتهای آنها را به طرز چشمگیری افزایش میدهد.
بهطور کلی، ReAct Prompting اهمیت بسیاری دارد زیرا:
- گسترش تواناییهای مدلهای زبانی: این تکنیک به مدلهای زبانی مانند ChatGPT اجازه میدهد تا فراتر از تولید متن صرف عمل کنند و با استفاده از ابزارهای خارجی به اطلاعات دسترسی پیدا کنند یا وظایفی را انجام دهند که قبلاً در توان آنها نبود.
- کاهش خطاها و توهمات: با استفاده از اطلاعات بهروز و دقیق از منابع خارجی، مدلها میتوانند از تولید اطلاعات نادرست و توهمات جلوگیری کنند.
- افزایش دقت و کارایی: ReAct Prompting باعث میشود که مدلها بتوانند با استفاده از یک برنامه عملیاتی دقیق و بهرهگیری از ابزارهای خارجی، وظایف را با دقت بیشتری انجام دهند.
- انعطافپذیری و قابلیت انطباق: این روش به مدلها کمک میکند تا در شرایط جدید و پیچیده، برنامههای خود را بهروز کنند و با اطلاعات جدید سازگار شوند.
در نهایت، ReAct Prompting به ما کمک میکند هوش مصنوعیای بسازیم که نه تنها هوشمند است، بلکه در دنیای واقعی هم کاربردی و مفید است. این یک گام بزرگ به سوی هوش مصنوعیای است که میتواند واقعاً به ما در زندگی روزمره کمک کند.
مطالب مرتبط