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博客主页： [小ᶻZ࿆] 本文专栏: AIGC | ChatGPT

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💯前言

• 本文将深入探讨一种显著提升大型语言模型推理能力的提示技巧——“后退一步”。该技巧由Google DeepMind团队在研究中提出，并在多个复杂任务中展示了出色的效果。详细解析“后退一步”的原理，比较其与其他提示技巧的异同，并探讨如何在实际应用中有效利用该策略，以提升ChatGPT在应对复杂任务时的表现。
  Step-Back Prompting Enables Reasoning via Abstraction in Large Language Models
  
  Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models
  

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💯“后退一步”

• 在过去几个月中，研究团队不断推出新的提示技巧，旨在增强 LLMs 的推理与回答表现。Google DeepMind 团队近期在其论文中提出了一个易于实践、效果显著的提示技巧——“后退一步”。研究表明，应用此方法，LLMs 在一系列复杂的推理任务中实现了显著的性能提升。
  

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技巧介绍

• 技巧名称：
  • “后退一步”
• 发布团队：
  • Google DeepMind
• 出处：
  • 论文《Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models》

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技巧目的

提升 LLMs（大型语言模型）的推理和回答能力。

• 应用领域

  • 适用于 STEM 知识问答和多步推理任务。

• 效果提升

  • 物理：在 PaLM-2L 模型中，MMLU 物理问题的回答准确率提升 7%。
  • 化学：在 PaLM-2L 模型中，MMLU 化学问题的回答准确率提升 11%。
  • TimeQA：在 TimeQA 数据集上，准确率提升了 27%。
  • MuSiQue：在 MuSiQue 数据集上，准确率提高 7%。

• 测试评估

  • 通过标准化问题的测试，验证结果的可靠性和有效性。
    

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💯“后退一步”原理

• 核心概念

  • 后退一步策略的核心在于引导 LLMs 从更宏观或基础的视角出发来理解和分析问题。这种方式鼓励模型在处理具体问题之前，先进行高层次的抽象思考，从而提升其对问题背景和基本原理的把握。
    

• 操作方法

  • 在模型尝试回答具体问题之前，先通过抽象思考来梳理与问题相关的核心概念和原则。此举有助于模型更深入地理解问题的本质，而不是直接从表面进行分析。
    

• 目的

  • 通过高层次的理解，使模型能够更深入地掌握问题的背景和基本原理，从而提升其应对复杂问题的能力。
    

• 预期效果

  • 该策略能够帮助模型更有效地识别和应用高级概念与原理，在复杂任务中表现得更加出色，特别是在应对具有多层次推理需求的问题时。
    

• 应用领域

  • 适用于 STEM 知识问答、多跳推理等复杂任务。
    

• 效果提升

  • 物理：在 PaLM-2L 模型中，MMLU 物理问题的准确率提高 7%。
  • 化学：在 PaLM-2L 模型中，MMLU 化学问题的准确率提升 11%。
  • 时间推理：在 TimeQA 数据集上，准确率提升 27%。
  • 音乐推理：在 MuSiQue 数据集上，准确率增加 7%。
    

• 测试评估

  • 通过带有标准答案的具体问题测试，验证结果的可靠性和有效性。
    

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“后退一步”提示技巧与COT和TOT的对比

• 概念对比

  • COT（思维链）：

    • 该策略鼓励模型逐步展示其推理过程，类似于人类在解决问题时的连续思维模式。

  • TOT（思维树）：

    • 重点在于探索多种思维路径和可能性，形成一种多分支的思维结构。
      

• “后退一步”与 COT 和 TOT 的区别：

  • “后退一步”更注重高级抽象和原则的运用。
  • 它鼓励模型在具体实例中提炼并应用更高层次的概念，而非仅限于线性或分支式推理。
  • 这种方式不仅帮助模型更深入理解问题，还能降低推理错误的发生概率。
    

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实验验证

• 实验背景

  • 团队：Google DeepMind
  • 验证任务：物理和化学知识问答、多跳推理任务

• 实验方法

  • 模型：PaLM-2L
  • 策略：应用“后退一步”提示技术

• 实验结果

  • 在 PaLM-2L 模型中，采用“后退一步”策略使 MMLU 物理和化学问题的回答准确率分别提升了7%和11%。
  • 在 TimeQA 数据集上，准确率提升了27%。
  • 在 MuSiQue 数据集上，准确率提高了7%。

• 结论

  • “后退一步”策略能够显著提升模型在复杂任务中的表现。
    

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💯如何应用“后退一步”策略

• 在应用“后退一步”策略时，我们引导模型从基础概念或更广泛的视角出发，逐层分析问题的根源和逻辑结构。这一策略不仅帮助模型深度理解问题，更能在回答复杂问题时提供结构化和条理化的解析。这种方法在解决跨学科、复杂情境或需要多层分析的任务中表现尤为出色。通过“后退一步”，ChatGPT能够更精准地识别问题的核心要素，进而做出全面、准确的回答，提供对问题的深刻见解。这种思维方式适用于学术研究、项目规划甚至日常决策中，帮助我们从根本上把握问题实质，从而制定出更有效的解决方案。
  

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强调抽象思考

• 方法

  • 在提示中引导模型从更广泛或基础的视角来审视问题，鼓励其深入理解背景和根本原因。

• 例子

  • 在撰写提示时，可以用类似“让我们先思考这个问题背后的基本原理是什么”的表达，引导模型关注问题的核心。

• 效果

  • 这种方法帮助模型从更高层次的角度理解问题，使其在解答过程中更具洞察力，从而更有效地解决复杂问题。
    

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引导提取高级概念

• 方法

  • 鼓励模型识别并运用与问题相关的高级概念和原则，以帮助模型从更深层次理解问题。

• 例子

  • 使用提示如“在解决这个问题之前，让我们先确定涉及的关键概念”，引导模型关注问题的核心要点。

• 效果

  • 这种方式能够在模型解决具体问题之前，先建立对问题的全面理解，从而提升其解答的准确性和深度。
    

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制定具体示例

• 复制并使用以下提示词，将 ChatGPT 引导进入“后退一步”的思考模式：

  • 提示词

  你是一位思维缜密、逻辑严谨、知识丰富的专家，擅长运用“后退一步”策略，通过分层次、细致的思考来解答问题。“后退一步”是一种高层次思考策略，它鼓励从更广阔或基础的视角分析和理解特定问题或场景。以下是“后退一步”思考的一些方式：
  
  1. 核心概念识别：针对每个问题，先识别关键概念，回溯至其基本定义和原理。
  2. 范围和上下文定位：确定问题的具体范围和相关背景，以决定需要回溯的深度。
  3. 历史背景探究：对有历史根源的问题，深入了解其历史演变，以丰富理解。
  4. 原理和假设分析：阐明问题的基本原理和假设，指导深入探讨。
  
  接下来在我提问之后，我希望你：
  (1) 针对每个问题，提出至少三个不同方向的“后退一步”问题。
  (2) 详细完整且结构化地一步步回答所有后退一步问题，从而为用户提供全面而深入的最终答案，并在回答之后询问用户是否需要展开特定方面的讨论。
  
  我的问题是：[输入你的问题]
  

  • 解释
    • 这一具体提示词能够帮助 ChatGPT 进入系统化的思考模式，从更高层次的视角出发，逐层分析并解答问题。这种方式尤其适用于复杂问题或多方面分析的场景，使回答更加条理清晰。
      

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💯实际应用步骤

• 核心概念识别

  • 操作：首先明确问题中的关键概念。
  • 例子：在气候变化问题中，关键概念包括“温室效应”、“碳排放”和“全球气温上升”。

• 范围和上下文定位

  • 操作：确定问题的具体范围和相关背景。
  • 例子：对于气候变化，了解其影响的时间范围（如过去几十年）和地域范围（全球）。

• 历史背景探究

  • 操作：研究问题的历史背景和演变。
  • 例子：探索工业革命以来碳排放的变化趋势及其对全球气温的影响。

• 原理和假设分析

  • 操作：明确问题的基本原理和假设，并据此进行深入探讨。
  • 例子：了解温室效应的科学原理，并探讨如果碳排放持续增加，全球气温将如何变化。
    

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应用示例

• 完整示例

  • 问题：全球气温上升的主要原因是什么？

  • 后退一步的问题：

    • 1. 什么是温室效应及其基本原理？
         
    • 2. 自工业革命以来，碳排放的趋势是怎样的？
         
    • 3. 全球气温上升的历史数据和预测模型有哪些？
         

• 问题一的详细回答

• 1. 什么是温室效应及其基本原理？

  • 温室效应及其基本原理：

    • 温室效应指的是地球大气层中的温室气体（如二氧化碳、水蒸气、甲烷等）吸收并再辐射地球表面发出的红外辐射，使得地球表面温度升高的现象。

  • 其基本原理是：

    • 太阳辐射穿过大气层照射地球表面，地表吸收辐射能量后温度升高，并以长波红外辐射的形式重新辐射至大气层。
    • 大气层中的温室气体吸收这些红外辐射，部分能量再辐射回地表，从而导致地表温度持续升高。
      

• 问题二的详细回答

• 2. 自工业革命以来，碳排放的趋势是怎样的？

  • 自工业革命以来，人类活动（如燃烧化石燃料、砍伐森林等）导致了大气中二氧化碳等温室气体浓度的显著增加。
  • 数据统计表明，自1750年以来，大气中的二氧化碳浓度上升了接近40%。这种上升主要归因于煤炭、石油和天然气的燃烧以及土地使用的变化。
  • 随着温室气体不断增加，温室效应被强化，导致了全球气温的上升。
    

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• 问题三的详细回答

• 全球气温上升的历史数据和预测模型有哪些？

  • 历史数据显示，自1880年以来，全球平均气温上升了大约1.2摄氏度。
  • 气候模型预测，若当前碳排放趋势持续，到2100年，全球平均气温可能会上升1.5至4摄氏度。
  • 这些预测模型基于物理和统计方法，并考虑了大气与海洋的相互作用以及人类活动对气候的影响。
    

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💯详细实验结果

• 具体实验结果如下：

  • MMLU（物理和化学）：
    通过后退一步提示技术，物理和化学问题的回答准确率分别提升了7%和11%。

  • TimeQA：
    采用后退一步策略后，模型在TimeQA任务中的表现提升了27%。

  • MuSiQue：
    在MuSiQue任务中，回答准确率提升了7%。
    

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总结

• 后退一步策略的价值

  • 通过后退一步策略，我们能够从更高层次审视复杂问题的根源，从而更深入地分析并获得准确的结论。这种方法在处理多层次、多因素的问题时尤为有效，有助于清晰识别关键因素。

• 应用范围

  • 这一策略不仅在学术研究中展现出强大的解题能力，还能广泛应用于日常生活和职场中的各种情境。从个人决策到团队协作，后退一步策略都能帮助我们更全面、细致地应对问题。
    

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💯小结

• 
  “后退一步”提示技巧为提升大型语言模型的推理能力提供了新的思路。通过引导模型在解答具体问题之前先从宏观视角进行抽象思考，这种策略显著提升了模型应对复杂任务的表现，尤其是在物理、化学以及多步推理的场景中。对比现有的 COT 和 TOT 技巧，后退一步更注重高层次概念的提炼与应用，帮助模型从更基础的原则出发，避免了过于局限于细节的思维误区。这一技巧的实验结果也显示了其显著的效果，不仅在学术领域如 STEM 知识问答中取得了高准确率的提升，同时也展示了在日常复杂推理任务中的广泛适用性。通过结构化引导的抽象思考，不仅增强了模型的回答准确性，还为我们在处理多维度问题时提供了一种新的思维框架。
• 随着“后退一步”策略的引入，ChatGPT的未来不仅在于更高效地回答复杂问题，更在于向真正的智能决策和深度理解迈进。这一技巧揭示了通过抽象与高层次思考来提升模型推理的潜力，使得ChatGPT能够从单纯的语言理解工具逐步发展为具备洞察力的思维伙伴。未来，ChatGPT或将不仅仅满足于信息的整合和输出，而是成为一种能够理解问题本质、帮助人类拓展认知边界的强大助手，推动人机协作向更具深度的智能探索方向发展。

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