Декомпозиция задачи при разработке программного обеспечения с использованием больших языковых моделей (LLM)
— это ключевой подход для достижения более точных и надежных результатов. Вот как это можно реализовать, опираясь на методы промпт-инжиниринга:
При работе с LLM для сложных задач, таких как разработка программного обеспечения, необходимо разбивать запрос на более мелкие и управляемые шаги. Этот процесс позволяет LLM активировать релевантные фоновые знания и процессы рассуждения, прежде чем пытаться решить конкретную проблему. Это также помогает избежать неясных или неточных ответов, которые могут возникнуть из-за недостаточно детализированных промптов.
- Цепочка рассуждений (Chain of Thought, CoT):
- Суть: CoT промптинг заставляет LLM генерировать промежуточные шаги рассуждения, что помогает получить более точные ответы. Это особенно полезно для сложных задач, требующих логики, таких как математические проблемы или генерация кода.
- Применение в разработке ПО:
- Генерация кода: LLM может разбивать сложный запрос на несколько этапов, а затем сопоставлять их с конкретными строками кода.
- Объяснение кода: Можно попросить LLM объяснить код шаг за шагом.
- Решение проблем: При столкновении с проблемой, которая требует промежуточного мышления, попросите LLM "показать свою работу". Добавьте фразы вроде "Давайте подумаем шаг за шагом" ("Let's think step by step").
- Особенности: CoT эффективен и работает с готовыми LLM без необходимости тонкой настройки. Он также обеспечивает интерпретируемость, позволяя видеть шаги рассуждений модели. Однако, он увеличивает количество токенов в ответе, что ведет к росту затрат и времени ответа. Для сложных задач рекомендуется использовать CoT с несколькими примерами (few-shot).
- Дерево мыслей (Tree of Thoughts, ToT):
- Суть: ToT является обобщением CoT и позволяет LLM одновременно исследовать несколько различных путей рассуждения, а не следовать одной линейной цепочке. Это делает ToT особенно подходящим для сложных задач, требующих исследования и планирования, таких как разработка новых архитектур или детализация длинных документов.
- Применение в разработке ПО:
- Мозговой штурм архитектуры: Модель может исследовать несколько вариантов дизайна, оценивать их и выбирать лучший.
- Детализация требований: Разложите проблему на несколько шагов мысли и сгенерируйте несколько вариантов мыслей для каждого шага.
- Особенности: ToT работает, поддерживая дерево мыслей, где каждая "мысль" представляет собой связную языковую последовательность, служащую промежуточным шагом к решению проблемы. Модель может исследовать различные пути рассуждений, разветвляясь от разных узлов дерева. ToT требует больше ресурсов и затрат по сравнению с CoT.
- Reason and Act (ReAct):
- Суть: ReAct сочетает рассуждение на естественном языке с использованием внешних инструментов (поиск, интерпретатор кода и т. д.). Это позволяет LLM выполнять действия, такие как взаимодействие с внешними API для получения информации, что является первым шагом к моделированию агентов.
- Применение в разработке ПО:
- Интеграция с инструментами: LLM может рассуждать о проблеме, генерировать план действий, выполнять действия (например, вызывать API, использовать интерпретатор кода), наблюдать результаты и обновлять свои рассуждения.
- Автоматизация: Можно использовать LLM для выполнения задач, требующих взаимодействия с внешними системами, например, для поиска информации о библиотеках или API, или для выполнения тестов кода.
- Программно-ориентированные языковые модели (Program-aided Language Models, PAL) / Программа мыслей (Program of Thoughts, PoT):
- Суть: Эти подходы заставляют LLM генерировать операторы языка программирования для решения проблем рассуждения на естественном языке, передавая этап решения исполняющей среде, такой как интерпретатор Python.
- Применение в разработке ПО: Используются, когда CoT недостаточно эффективен для задач, требующих точных вычислений. LLM генерирует код, который затем выполняется внешним интерпретатором для получения точного ответа.
- Автоматизированный промпт-инжиниринг (Automatic Prompt Engineering, APE):
- Суть: APE автоматизирует процесс создания и оптимизации промптов, снижая потребность в человеческом вводе и улучшая производительность модели.
- Применение в разработке ПО:
- Генерация вариантов запросов: LLM может генерировать различные формулировки запросов (например, для чат-бота веб-магазина).
- Создание документации по требованиям (PRD): Можно попросить модель написать PRD на основе краткого описания функциональности, а затем использовать этот PRD для генерации кода.
- Промпты для работы с кодом:
- Написание кода: LLM может помочь в написании кода на любом языке программирования, значительно ускоряя процесс разработки.
- Объяснение кода: LLM могут помочь разобраться в чужом коде, генерируя его объяснения.
- Перевод кода: LLM могут переводить код с одного языка программирования на другой.
- Отладка и ревью кода: LLM могут помочь в отладке кода, выявлении ошибок и предложении улучшений.
- Использование структурированного вывода (JSON, Schema): Для задач генерации кода или извлечения данных, требующих строгого формата, следует запрашивать вывод в структурированном виде, таком как JSON или XML. Это помогает модели создавать предсказуемую структуру и уменьшает галлюцинации. Использование JSON-схем для входных данных также может предоставить LLM четкий "чертеж" ожидаемых данных, помогая ей фокусироваться на релевантной информации и снижая риск неверной интерпретации ввода.
- "List to Most" (разделение задач): Вместо того чтобы заставлять модель решать несколько задач за один вызов, декомпозируйте большую задачу на несколько более простых. Например, сначала отфильтруйте спам, а затем передайте очищенное сообщение основной логике обработки. Это улучшает качество каждого отдельного шага.
- Избегайте ненужных вычислений в LLM: Если какая-то часть задачи, например, форматирование числовых значений (из килограммов в центнеры), может быть выполнена постобработкой, не заставляйте LLM выполнять эти вычисления. Это позволяет модели сосредоточиться на основной задаче и улучшает качество.
- Простота в дизайне: Делайте промпты лаконичными, ясными и легкими для понимания. Разбейте сложные запросы на более простые предложения.
- Будьте конкретны относительно вывода: Четко указывайте желаемый формат, стиль и содержание ответа.
- Используйте инструкции, а не ограничения: Вместо того чтобы говорить модели, чего не делать, указывайте, что делать. Это может избежать путаницы и повысить точность вывода.
- Предоставляйте примеры (Few-shot): Используйте высококачественные, разнообразные примеры, особенно если вы хотите, чтобы вывод соответствовал определенной структуре или шаблону.
- Итеративный процесс: Промпт-инжиниринг — это итеративный процесс. Создавайте и тестируйте различные промпты, анализируйте и документируйте результаты, а затем уточняйте промпты на основе производительности модели.
- Документирование: Тщательно документируйте все попытки промптов, чтобы учиться на опыте и облегчать отладку.
- Человек в контуре: Всегда проверяйте результаты и проверяйте информацию, сгенерированную LLM, чтобы минимизировать галлюцинации и предвзятости.
- Системные и ролевые промпты: Присваивайте модели определенную роль (например, "старший разработчик", "технический архитектор"), чтобы направлять ее поведение и тон. Используйте системные инструкции для установки общего контекста.
- Контекстуальный промптинг: Предоставляйте специфическую фоновую информацию, релевантную текущей задаче.
- Эмоциональная мотивация (по опыту): Некоторые пользователи сообщают, что добавление "эмоциональной мотивации" в промт (например, "ты главный агроном, твоя семья больна, выполни задачу без единой ошибки") может улучшить результаты мощных моделей. Однако это не подтверждено научными исследованиями и является скорее наблюдаемым эффектом.
- Избегайте избыточного CoT для "думающих" моделей: Для новейших, продвинутых моделей со встроенными механизмами рассуждения, явное добавление инструкций "подумай шаг за шагом" или CoT-демонстраций может быть избыточным, потенциально замедляя процесс или увеличивая стоимость. Эти модели уже выполняют внутренние рассуждения.