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STEP-BACK PROMPTING

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使用ChatGPT最重要的心態,就是不要直接問答案,先讓它思考問題的本質

Zheng et al. (2023) 曾經測試叫ChatGPT後退一步想一下 (STEP-BACK PROMPTING,簡稱SBP ),也就是強迫大型語言模型 (LLM) 進行更高層次的抽象思考,從具體情況中推導出高階的概念和原則。結果發現SBP能夠顯著提高 LLM 解決包括 STEM、知識問答和多重推理等問題,大幅提升AI回答結果的準確性。如果我們直接叫AI幫我們解決一個問題,這樣的結果通常很一般。但若叫AI先想一下,確認問題的本質,再提出解決方案,則效果會好很多。

這樣的作法其實有很多不同的型式,例如叫AI思考問題背後的問題、或叫它思考這些表象問題背後有沒有更深層的問題,或者直接叫它用「第一性原理」來思考。我對這個想法很感興趣,所以也做了一下實驗。我用的材料是交通部觀光局的「金山蹦火仔行銷推廣案」,以下是我給ChatGPT的提示詞:

請仔細閱讀文件,說明本標案廠商所欲解決的表象問題為何?是否可能有更深層的問題

Step-back prompt

SBP的使用邏輯是要使用者不斷追問問題表象背後,更高層次的問題為何?以金山蹦火仔的行銷為例,表象上看到的是伴手禮開發,但背後可能還隱含著社區參與和利益平衡的目標。這些想法,往往是初次拆解問題時不會發現的潛規則,但提案要能順利過關,提案者必須讀懂標書背後,業主隱含的期待。這個實驗還沒有加入提案者收集的相關資料,若能將這些資料整合後,再提交AI進行SBP提問,反覆執行後可得到更深入的問題洞察。

CC BY-NC-ND 4.0 授权