Вступительное слово

Говорят, что недостатки в написании подсказок связаны с незнанием CoT.
- Что такое CoT? Цепочка размышлений?
Говорят, что если объяснить ИИ по шагам, то результаты будут гораздо лучше.
- Какой это секрет мастерства, так простый и незатейливый?

I. Введение: Новые вызовы для принятия решений компаний в эпоху ИИ

Представьте, что вы CEO компании, и на вашем столе лежит свежий отчет о рыночных исследоваиях, содержащий огромное количество данных, графиков и анализов. Вам необходимо быстро понять тенденции рынка, стратегии конкурентов и отзывы пользователей, чтобы принять ключевые бизнес-решения. Однако, сталкиваясь с таким обилием информации, вы чувствуете себя неуверенно? Традиционные бизнес-аналитические инструменты могут предоставить лишь данные и графики, но они не способны углубленно анализировать и делать выводы, что затрудняет распознавание глубинной логики данных, а также ограничивает предоставление ясных рекомендаций для принятия решений.

В условиях новых вызовов в эпоху ИИ, бизнес-руководители остро нуждаются в более интеллектуальных инструментах для навигации по сложной и изменчивой бизнес-среде. Как сделать так, чтобы ИИ не был просто “обработчиком данных”, а стал “умным советником”, помогающим лучше понять проблемы и предоставить более точные и объяснимые решения?

В последние годы в области искусственного интеллекта достигнуты прорывные достижения: крупные языковые модели (Large Language Models, LLMs) такие как GPT-3, GPT-4 и PaLM продемонстрировали удивительные способности к пониманию и генерации языка. Однако ранние LLM часто подвергались критике как “статистические попугайчики”, которые могли лишь простое подражание и повторение, не обладая подлинной способностью к рассуждению. Например, в статье “Цепочка размышлений: побуждение к размышлению в больших языковых моделях” (2201.11903 v 6) авторы отметили, что даже такие мощные модели, как GPT-3, показывали низкий процент точности при решении математических задач, требующих многоступенчатых рассуждений.

Чтобы решить эту проблему, исследователи предложили совершенно новую технологию: Цепочку размышлений (Chain-of-Thought, CoT). Технология CoT способна направлять ИИ-модель анализировать проблемы шаг за шагом, как опытный эксперт, предоставляя четкие логические пути и выводы, что значительно улучшает способность модели к рассуждению и точность результатов. Появление CoT означает, что LLM переходит от “подражания попугаю” к “глубокому размышлению”, предоставляя новые надежды для принятия бизнес-решений.

II. Технология CoT: “умный наставник” для принятия решений ИИ

Чтобы лучше понять, как технология CoT помогает принимать более разумные решения, можно представить CoT как опытного “наставника”. Этот наставник имеет обширные знания и опыт, и может направлять ИИ-модель мыслить о проблемах так же, как это делает человеческий эксперт. Когда вы задаете этому “наставнику CoT” сложный вопрос, он не дает сразу простой ответ, а направляет ИИ-модель к выполнению следующих шагов:

Декомпозиция проблемы: Подобно тому, как опытный учитель разбивает сложные вопросы на несколько простых шагов, направляя учащихся в процессе обучения, “наставник CoT” также разбивает ваш вопрос на несколько более мелких и легко воспринимаемых подзадач. Например, при анализе рыночного потенциала умных беговых обуви, “наставник CoT” разделит вопрос на анализ целевой аудитории, анализ конкурентов, оценку рыночных рисков и т.д.
Пошаговые подсказки: Для каждого подзадачи “наставник CoT” предоставляет четкие и конкретные подсказки, направляя ИИ-модель к рассуждениям. Например, анализируя целевую аудиторию, он может предложить модели учитывать возраст, доход, профессию, потребительские привычки, потребности к функциям умной беговой обуви и т.д. Эти подсказки подобны дорожным знакам, указывающим модели правильное направление для размышлений.
Логическое рассуждение: При анализе каждой подзадачи “наставник CoT” обеспечивает логичность процесса рассуждения, и что шаги между собой взаимосвязаны, в конечном итоге объединяя результаты анализа всех подзадач, чтобы подвести к четкому и логически обоснованному окончательному выводу. Это похоже на строго научного сотрудника, который тщательно проверяет каждое экспериментальное результат, обеспечивая надежность своих выводов.

graph LR
A[Декомпозиция проблемы] --> B[Пошаговые подсказки]
B[Пошаговые подсказки] --> C[Логическое рассуждение]
C[Логическое рассуждение] --> D{Окончательный вывод}

Этот фрагмент кода создаст простой блок-схему, демонстрирующую три ключевых шага CoT: декомпозиция проблемы, пошаговые подсказки и логическое рассуждение, вплоть до окончательного вывода. Вы можете использовать этот код на платформах, поддерживающих mermaid, таких как редакторы Markdown или онлайн-генераторы схем.

Вот более детальное описание и символы, представляющие блок-схему CoT:

graph LR
A[Сложная проблема] --> B{Декомпозиция проблемы}
B{Декомпозиция проблемы} --> C1[Подзадача 1]
B{Декомпозиция проблемы} --> C2[Подзадача 2]
B{Декомпозиция проблемы} --> C3[Подзадача 3]
C1[Подзадача 1] --> D1[Пошаговая подсказка]
C2[Подзадача 2] --> D2[Пошаговая подсказка]
C3[Подзадача 3] --> D3[Пошаговая подсказка]
D1[Пошаговая подсказка] --> E1[Логическое рассуждение]
D2[Пошаговая подсказка] --> E2[Логическое рассуждение]
D3[Пошаговая подсказка] --> E3[Логическое рассуждение]
E1[Логическое рассуждение] --> F{Объединение результатов}
E2[Логическое рассуждение] --> F{Объединение результатов}
E3[Логическое рассуждение] --> F{Объединение результатов}
F{Объединение результатов} --> G[Окончательный вывод]

Эта блок-схема более наглядно демонстрирует процесс работы системы CoT, включая декомпозицию на несколько подзадач, каждую из которых обрабатывают по шагам, с последующим логическим рассуждением и объединением результатов для конечного вывода.

С помощью этих трех шагов “наставник CoT” помогает ИИ-модели анализировать и рассуждать по сложным вопросам, предоставляя четкие пути рассуждений и выводов.

Например, при анализе рыночного потенциала умных беговых обувей, технология CoT может направить модель на анализ следующих вопросов:

Анализ целевой аудитории: Модель анализирует возраст, доход, профессию, образ жизни, привычки в потреблении информации целевой аудитории, а также их предпочтения к функциям, цене и брендам умных беговых обувей.
Анализ конкурентов: Модель изучает характеристики продуктов, стратегии ценообразования, целевую аудиторию, долю рынка и влияние бренда конкурентов, чтобы помочь вам понять конкурентную среду и разработать дифференцированную стратегию.
Оценка рыночных рисков: Модель определяет ключевые факторы риска для рынка носимых устройств, такие как тренды в политике, технологии, безопасность данных пользователей и т.д., чтобы помочь вам предсказать потенциальные риски и разработать стратегии их минимизации.

В конце концов, технология CoT объединяет результаты анализа подзадач, создавая отчет с ясными и полными выводами, который поможет вам принять более обоснованные решения.

Множество исследований уже подтвердили эффективность технологии CoT. Например, исследования показывают, что использование CoT-подсказок значительно увеличивает точность больших языковых моделей при решении сложных задач рассуждения (доклад “Цепочка размышлений: побуждение к размышлению в LLM” [20]).

III. Примеры применения технологии CoT: передача мощи компаниям, создание ценности

Технология CoT уже продемонстрировала свою мощную ценность в различных бизнес-областях, помогая компаниям решать самые разные сложные задачи, повышать эффективность, снижать затраты и улучшать качество обслуживания клиентов, что приводит к созданию большей коммерческой ценности. Мы покажем, как технология CoT на практике может обеспечить бизнес и создать реальную прибыль, используя конкретные примеры.

Пример 1: Анализ рыночной конкуренции

Контекст примера:

Предположим, вы директор по маркетингу новой компании, производящей электромобили, и планируете вывести на рынок новый электрический внедорожник. Чтобы разработать эффективную маркетинговую стратегию, вам необходимо глубоко понять свою целевую аудиторию, обстоятельства конкурентов и рыночные тренды, чтобы сформулировать более точные предложения по позиционированию и продажам.

Решение CoT:

Традиционные отчеты о рыночных исследованиях часто предоставляют лишь данные и графики, не позволяя проводить глубокий анализ и рассуждение. С помощью технологии CoT вы можете направить ИИ-модель в анализ рынка поэтапно, как опытный рыночный аналитик, предоставляя ясные пути рассуждений и выводы.

Примеры подсказок:

Вопрос: Проанализируйте целевую аудиторию для нового электрического внедорожника, его основных конкурентов и характеристики трендов на рынке.

Шаг за шагом:
1. Целевая аудитория: 
   * Проанализируйте возраст, доход, профессию, образ жизни, бюджет на покупку, и отношение к электрическим автомобилям.
   * Изучите, что именно требуется целевой аудитории по характеристикам нового электрического внедорожника: запас хода, удобство подзарядки, умные функции, безопасность и т.д.
   * Исследуйте предпочтения клиентов по брендам и чувствительность к ценам.

2. Анализ конкурентов:
   * Определите основных конкурентов, таких как Tesla, BYD, NIO и их продукцию и стратегические позиции.
   * Проанализируйте преимущества и слабые стороны продуктов конкурентов в плане функциональных характеристик, цен и каналов продаж.
   * Исследуйте будущие направления конкурентов в области технологий, автоматизации и электрических систем.

3. Прогноз рынка:
   * Проанализируйте общие тренды развития рынка электромобилей, включая политику, технологическое развитие и инфраструктуру зарядных устройств.
   * Предположите, как потребности клиентов изменятся: каков будет спрос на характеристики, такие как запас хода и безопасность.
   * Оцените, какой будет конкурентная ситуация в будущем, включая новых игроков и альтернативные продукты.

В конце, интегрируйте все ваши выводы, чтобы предоставить целостную оценку перспектив нового электрического внедорожника.

Коммерческая ценность:

В результате координированного анализа, запущенного по шагам с помощью CoT, ИИ-модель сможет помочь вам:

Точно определить целевую аудиторию и разработать более эффективные маркетинговые стратегии, увеличивая точность и успех кампаний.
Полностью понимать позиции конкурентов, формируя дифференцированные стратегии продукта и ценообразования, улучшая конкурентоспособность.
Более точно предсказывать изменения на рынке и выявлять тренды, что позволит вам использовать возможности и управлять рисками.

Пример 2: Оценка рисков

Контекст примера:

Вы главный управляющий рисками в компании финансовых технологий и отвечаете за оценку рисков нового кредитного продукта. Этот продукт предназначен для молодых клиентов с ограниченной кредитной историей и использует большие данные и технологии ИИ для оценки рисков.

Решение CoT:

Традиционные модели оценки рисков, как правило, основываются на исторических данных и статистических методах, что затрудняет оценку кредитных рисков новой целевой аудитории. Технология CoT может помочь вам создать более интеллектуальную модель оценки рисков, направляя ее на анализ потенциальных рисков и предоставляя более полные и точные результаты оценки.

Примеры подсказок:

Вопрос: Оцените риски кредитного продукта для клиентов с ограниченной историей кредитования.

Шаги анализа:
1. Анализ пользователей:
   * Рассмотрите возраст, доход, профессию, финансовые привычки и кредитную историю клиентов.
   * Изучите платежеспособность и желание погашать кредит: стабильность дохода, долговая нагрузка, взгляды на расходы.
   * Исследуйте предпочтения клиентов по рискам: готовы ли они взять на себя высокие риски ради потенциальных больших выигрышей.

2. Анализ дизайна продукта:
   * Оцените целесообразность запрашиваемой суммы кредита, его условий, ставок и способов погашения.
   * Проанализируйте точность и стабильность модели оценки кредита: используемое программное обеспечение, алгоритмы и обучающие данные.
   * Оцените эффективность ваших стратегий по управлению рисками: предкредитный аудит, мониторинг во время займа, взыскание после займа.

3. Анализ рыночной среды:
   * Оцените влияние макроэкономической ситуации на продукт, например, экономический рост, ставки и уровень занятости.
   * Проанализируйте влияние законодательных регуляций, например, политики контроля над кредитами.
   * Исследуйте случаи конкурентов в управлении рисками: их ключевые пользователи, модели оценки, стратегии управления рисками.

В итоге предоставьте интегрированную рисковую оценку для кредитного продукта, с рекомендациями по управлению рисками.

Коммерческая ценность:

Используя CoT, вы сможете:

Создать более точные модели оценки рисков, уменьшая вероятность невыполнения обязательств по кредиту и повышая прибыль.
Оптимизировать стратегии управления рисками, снижая операционные затраты и повышая эффективность управления рисками.
Эффективно выявлять и управлять кредитными рисками среди новой аудитории, открывая новые рынки и возможности.

Пример 3: Инвестиционные решения

Контекст примера:

Вы партнёр инвестиционной компании и рассматриваете возможность инвестирования в начинающую технологическую компанию, обладающую инновационными технологиями и продуктами, но сталкивающуюся с жесткой конкурентной средой и недостаточно проверенной деловой моделью.

Решение CoT:

Традиционные инвестиционные оценки обычно основываются на финансовых данных и рыночных анализа, что усложняет оценку будущего потенциала ранних стадий технологических компаний. Технология CoT может помочь вам создать более разумную модель инвестиционных решений, направляя модель для анализа ключевых факторов, таких как конкурентные преимущества, технологии, рынок и команда, и предоставляя более полные и точные рекомендации.

Примеры подсказок:

Вопрос: Оцените целесообразность инвестирования в начинающую технологическую компанию.

Шаги анализа:
1. Анализ бизнеса компании:
   * В чем основная деятельность компании? Какие инновации в их продуктах или услугах?
   * Проанализируйте целевую аудиторию и размер и потенциал спроса на услуги.
   * Оцените деловую модель: источники дохода и структура затрат.

2. Анализ технологий:
   * Каковы ключевые технологии компании: патенты, алгоритмы, барьеры для входа на рынок?
   * Оцените команду: опыт и способности всех членов, их способности к инновациям.
   * Изучите планы развития технологий, например, в каких областях они планируют исследования и инвестиции.

3. Анализ рынка:
   * Проанализируйте тенденции в отрасли: объем рынка, темпы роста и структуры конкуренции.
   * Оцените конкурентоспособность компании: в чем преимущество, а в чем слабые стороны по сравнению с конкурентами?
   * Предположите, какой будет доля рынка и прибыльность на горизонте в 5 лет.

4. Анализ команды:
   * Оцените управленческую команду: опыт, способности, единство и взаимодействие.
   * Проанализируйте корпоративную культуру и ценности: насколько они ценят инновации, качество сервисов и социальную ответственностью.

В конечном итоге предоставьте интегрированную оценку значимости инвестирования в эту компанию, а также рекомендации для инвестиций.

Коммерческая ценность:

Используя CoT, вы можете:

Построить более умные модели инвестиционных решений, повышая вероятность успеха и уровень возврата.
Более точно оценить бизнес-потенциал начинающей технологической компании и находить более ценные возможности для инвестиций.
Снижать риски инвестиционных решений и избегать потенциальных неудач.

Заключение

Эти примеры показывают лишь верхушку айсберга приложений технологии CoT в бизнесе. Технология CoT может использоваться в самых разных ситуациях, требующих сложных рассуждений, таких как анализ рынка, оценка рисков, инвестиционные решения и т.д. Она может помочь компаниям более эффективно использовать данные и знания, улучшаю значимость решений и создавая более высокую коммерческую ценность.

IV. Стратегии оптимизации технологии CoT: стремление к совершенству

Несмотря на то, что технология CoT продемонстрировала свою мощную способность рассуждения, стремление к совершенству остается вечной темой в развитии технологий. Для дальнейшего повышения эффективности CoT исследователи разработали множество стратегий оптимизации, которые могут помочь CoT лучше смоделировать человеческое экспертное мышление и сделать процесс рассуждения ИИ-модели более точным, эффективным и надежным.

1. Самосогласованность (Self-Consistency): многоугольный анализ, обеспечение надежности вывода

Самосогласованность похожа на систему “консультаций экспертов”. Она направляет модель анализировать проблемы с разных точек зрения и проверять, согласуются ли результаты, полученные по разных углов. Если выводы не согласованы, модель будет корректировать и исправлять их, пока все анализы не укажут на одинаковые результаты, тем самым максимально снижая риск неправильного толкования.

Пример: Анализ рынка

Предположим, вы хотите оценить рыночный потенциал нового продукта: традиционные подсказки CoT могут позволить модели проанализировать лишь размеры рынка и требования клиентов, упустив важные факторы, такие как перемены в политике конкурентов или изменения в регуляциях.

Применяя стратегию самосогласованности, вы можете направлять модель на многосторонний анализ:

Требования пользователей: Каков возраст, доход, профессия и привычки целевой аудитории? Какие их ожидания от нового продукта?
Конкуренция: Какие аналогичные продукты доступны на рынке? Каковы их сильные и слабые стороны? Каккова их стратегия предложения и маркетинга?
Тренды рынка: Каков прирост рынка в ближайшие годы? Как новые технологии повлияют на сортировку?
Правила и регуляции: Как законодательство и отраслевые нормы повлияют на разработку продукта?

Модель будет анализировать рыночный потенциал с этих четырех точек зрения, и самосогласованная система гарантирует, что результаты анализа со всех углов совпадают. Если принимаемое мнение будет различаться, модель пересматривает важные факторы и корректирует выводы, пока не достигается надежный вывод.

2. Иерархическое руководство (Iterative Bootstrapping): последовательный подход, постепенное приближение к оптимальному решению

Иерархическое руководство похоже на “опытного тренера”, который приводит модель к множеству “тренировок” и по итогам каждой проводить ее оценку, а затем улучшать ее. Это в конечном итоге приводит модель к оптимальному состоянию.

Пример: Оценка рисков

Предположим, вам нужно оценить риски нового инвестиционного проекта. Традиционные подсказки CoT могут учитывать лишь внезапные риски, такие как бизнес-досуг или эко…

3. Эволюционные алгоритмы (Evolutionary Algorithm): моделирование эволюции, отбор, нахождение оптимального решения

Эволюционные алгоритмы черпают вдохновение из природного процесса эволюции. Они создают несколько различных подсказок CoT и рассматривают их как “виды”. Затем с помощью симуляции естественного отбора потребуется удалить “менее адаптивные” подсказки, поддерживать и оптимизировать “более адаптивные”, в конечном итоге находит оптимальную подсказку CoT.

Пример: Инвестиционные решения

Предположим, вам нужно выбрать лучший проект из множества инвестиционных предложений. Традиционные CoT подсказки могут учитывать лишь доходность и риски проекта, упуская важные аспекты, как инвестиционный цикл, ликвидность или поддержку от правительства.

Эволюционные алгоритмы помогут вам создать более полную модель инвестиционного решения. Вкратце, модель сгенерирует различные подсказки CoT, аналитическая личность каждой из которых определяет стратегию оценки investments…

Сравнение стратегий оптимизации

В следующей таблице представлены преимущества, недостатки и подходящие контексты выполнения каждой из трех стратегий оптимизации CoT:

Стратегия	Преимущества	Недостатки	Подходящие контексты
Самосогласованность	Достоверные выводы, снижение риска неправильной интерпретации	Высокая стоимость вычислений	Высокая точность результата: оценка рисков, инвестиционные предложения, медицинские диагнозы
Иерархическое руководство	Тщательный процесс, улучшение поэтапно	Большое количество повторений, высокая стоимость времени	Необходимость многоразовой валидации и корректировки: дизайн продукта, формулирование предложений
Эволюционные алгоритмы	Хорошие эффекты оптимизации, нахождение оптимума	Сложность алгоритма, большие требования к реализации	Долгосрочные признаки и прогнозы: рыночные перспективы, стратегическое планирование

Заключение

Оптимизационные стратегии технологии CoT могут дополнительно улучшить ее способности к рассуждению, помогая AI моделям решать сложные задач более точно, эффективно и надежно. В практическом применении вы можете выбрать подходящие стратегии в зависимости от задач и ресурсов, чтобы технология CoT могла более эффективно служить Вашей компании.

V. Распространенные вопросы о технологии CoT: предвидеть риски, избегая опасностей

Несмотря на то, что технологии CoT предоставляют крупным языковым моделям беспрецедентную способность рассуждения, важно быть внимательным к некоторым потенциальным рискам и вызовам. В этом разделе представлены пять распространенных вопросов, касающихся применения технологии CoT, с конкретными решениями и советами по оптимизации, помогающими вам лучше управлять этим мощным инструментом для создания реальной ценности для вашей компании.

1. Ложные объяснения: звучат разумно, но абсурдно

Описание проблемы:

Иногда модели генерируют рассуждения, которые кажутся правдоподобными на начальном уровне, однако их окончательные выводы противоречат логике рассуждения или недостаточно обоснованны, что называется “ложным объяснением”.

Пример:

При анализе финансового отчета компании модель может прийти к выводу, что “финансовое положение компании хорошее”, но при этом рассуждение обнаруживает высокие долговые нагрузки и давление на денежные потоки. Такое объяснение явно противоречиво и недостоверно.

Решение:

Проверка со всех углов: Для обеспечения согласованности выводов направляйте модели с разных позиций: проверяйте выводу по данным доходности, обязательству, операционной характеристике и факторам роста.
Отслеживание инферентных процессов: В случае ложных объяснений необходимо внимательно проверять логическую связь выводов модели.
Интеграция внешних знаний: Интегрируйте внешние базы знаний или опыт экспертов в подсказки CoT, что поможет моделям верно интерпретировать контексты задач.

2. Неправильный дизайн подсказок: небольшие недостатки ведут к крупным ошибкам

Описание проблемы:

Дизайн подсказок играет ключевую роль в применении технологии CoT. Если подсказка сделана неудачно, модель не сможет понять ваши намерения и, как следствие, допустить ошибки в размышлениях.

Пример:

Если вы хотите узнать отзывы потребителей о новом продукте, но в подсказках указано лишь “положительные отзывы”, остаются в тени “отрицательные отзывы”, что искажается анализ.

Решение:

Уточнение целей и вопросов: При разработке CoT-подсказок определите общею задачу и разбейте ее на конкретные задачи.
Достаточная информация: Убедитесь, что предоставляете достаточно данных, используйте четкие слова, избегайте неоднозначных терминов.
Обзор успешных случаев: Ознакомьтесь с другими успешными построениями CoT и внедрите их опыт в свое создание.

3. Долгие рассуждения: краткость, а не многословие

Описание проблемы:

Иногда ответы моделей слишком приходят толстыми, с большим количеством нерелевантной информации, затрудняющей понимание резюме.

Пример:

Когда требуется получить возврат инвестиций по проекту, но модель создает длиннобайтовый анализ, включающий различные коэффиции, что затрудняет выделение сути.

Решение:

Определение цели и контроля вывода: Укажите цели и устанавливайте ограничения на продолжительность вывода, требуя кратких способов для предоставления ответов.
Оптимизация подсказок: Необходимо использовать более лаконичные слова, помогающие модели отгадывать нужную информацию напрямую.
Ручное вмешательство и фильтрация: Занимайтесь отбором резюме и удаляйте ненужную информацию.

4. Недостаток контекстной информации: из ничего нельзя сделать ничего

Описание проблемы:

Если моделей не хватает достаточной информации о содержании информации, такой как данные, исторические анкеты или отраслевые стандарты, они не смогут провести эффективный анализ и могут допускать ошибки.

Пример:

Когда вы хотите предсказать рыночные тенденции, а модель базируется лишь на предыдущих данных и игнорирует долгосрочные тренды или историческую информацию.

Решение:

Обеспечение достаточного контекста: Включите все доступные данные, чтобы помочь рассуждениям моделей.
Использование внешних баз знаний: Объединение внешних баз данных с технологиями CoT может стать весьма полезным.
Многоуровневый анализ: Устойчиво расширяйте уровень понимания, позволяют модели более глубоко анализировать данные.

5. Сдвиги рассуждений: будьте осторожны с предвзятостью

Описание проблемы:

Результаты вывода модели могут иметь предвзятость по отношению к определенным группам или быть ограниченными данными, что делает выводы несправедливыми или неточными.

Пример:

В моделировании отчетов о найме может возникать предвзятость к женщинам-профессионалам из-за их недостаточной представленности в обучающих данных.

Решение:

Использование разнообразных обучающих данных: Обеспечение разнообразия данных для модели для устрашения существующих предвзятостей.
Улучшение дизайна подсказок для избежания предвзятого направления: Разработка подсказок должна исключать стереотипные наработки и определения.
Проверка и коррекция моделей на предвзятости: Модели легко проверять, выявлять предвзятости, корректируя все гипотезы.

Заключение

Распространенные вопросы	Решения
Ложные объяснения	Проверка со всех углов; следите за рассуждениями, отслеживайте ключевые ошибки; привлечение внешних знаний
Ошибки в дизайне подсказок	Уточнение целей, разбиение на более мелкие вопросы; включайте достаточно данных; исследуйте другие примеры
Долгие рассуждения	Определение целей и контроль временных затрат; оптимизация дизайна подсказок; ручное использование для резюме
Нехватка контекста	Обеспечение достаточного контекста; использование внешних источников данных; многоэтапное развитие вопроса
Неправильные рассуждения	Использование расхожих данных при подготовке; проработка дизайна; проверка политики

Понимание и решение этих проблем может помочь вам точнее использовать CoT, чтобы крупные языковые модели стали надежным “умным помощником” в вашей компании.

VI. Технология CoT в предприятии: Умная интеграция, вождение изменений

Технология CoT не только является горячей темой академических исследований, но и имеет огромный коммерческий потенциал. Она может глубоко интегрироваться с существующими информационными системами предприятия и вдлить свою энергию в цифровую трансформацию.

1. Технология CoT в системе информации компаний

Технология CoT может объединиться с различными корпоративными информационными системами, освобождая потенциал данных, повышая уровень интеллекта систем и создавая большую ценность для бизнеса.

Система управления ресурсами (ERP): Традиционные ERP системы поддерживают фиксированную запись и управление данными в различных бизнес-дисциплинах, таких как финансы, запасы, производство и продажи. Интеграция CoT позволяет ERP системам выполнять более интеллектуальный анализ данных и прогноз. Например, CoT может анализировать продажи, выявляя тенденции и прогнозируя объемы продаж для оптимизации управления запасами и производственных планов.
Система управления отношениями с клиентами (CRM): CRM системы фиксируют взаимодействие между компаниями и их клиентами: клиентскую информацию, имеющиеся записи общения и запросов о сервисе. Совместно с CoT, CRM может улучшить параметры целостного понимания клиентов и персонифицированного обслуживания. Например, CoT может анализировать историю покупок, истории обращения, предпочтения клиентов, обнаруживая предстательные желания.
Система бизнес-интеллекта (BI): Системы BI служат для анализа данных компании и создания отчетов и визуализаций, помогающих руководителям понять текущую ситуацию на рынке. Технология CoT может повысить уровень анализа в BI системах, такими как автоматическая идентификация важных трендов, интерпретация аномальных данных или прогнозирование будущих направлений.
Система управления знаниями: Эти системы служат для хранения, управления и взаимодействия с активами знаний компаний, такими как документы, исследования и опыт. Технология CoT помогает создать более интеллектуальные системы управления знаниями: извлекая ключевую информацию из документов автоматически, формируя знания в графах, и отвечая на вопросы сотрудников.

2. Технология CoT в помощи цифровой трансформации

CoT может оказывать влияние на цифровую трансформацию компании, снижая затраты и повышая эффективность.

Автоматизация бизнес-процессов: Технология CoT может автоматизировать некоторые сложные бизнес-процессы, такие как проверка контрактов, оценка рисков и анализ финансов, это снижает затраты, высвобождая человеческие ресурсы для более креативных задач.
Повышение интеллектуального уровня принятия решений: CoT может извлекать ценные выводы из массивов данных и предоставлять четкие шаги рассуждений, чтобы повысить точность и эффективность решений, снизив риски.
Разработка новых продуктов и услуг: Технология CoT может использоваться для создания новых интеллекрентных продуктов и услуг: таких как интеллектуальные бот-советники, финансовые консультанты и правовые помощники, предоставляя клиентам более продвинутые и удобные решения, создавая новые рынки и источники неподъемной.

Заключение

Технология CoT и информационная система предприятий неразрывно связаны. Она может быть интегрирована в существующие системы, повышая уровень интеллекта и создавая новые возможности для бизнеса. Увидимся в ближайшие годы, когда технология CoT станет неотъемлемой “умной” составляющей, которая будет вести бизнес к инновациям и ставить новые горизонты к будущему.

VII. Будущее технологии CoT: исследуя неизведанное, ведя к будущему

Технология CoT – это революционная разработка, которая открывает новую волну в сфере искусственного интеллекта. Она предоставляет крупным языковым моделям беспрецедентные способности рассуждения, предлагая новый подход к решению сложных задач.

1. Преимущества и ценности технологии CoT

Технология CoT улучшает:

Способы рассуждения: CoT направляет крупные языковые модели для детализированного анализа, увеличивая их производительность в более сложных задачах.
Понимание и объяснения: Процесс рассуждения CoT прозрачный и понятный, позволяя людям понять, как модели приходят к своим выводам. Это способствует уверенности в системах ИИ.
Расширение спектра применения: Применение технологий CoT позволяет решать задачи, требующие долгосрочных рассуждений: математические задачи, логика, здравый смысл, эмоции.

Ценность технологии CoT состоит в том, что:

Увеличение эффективности: CoT может автоматизировать обработку сложных процессов, таких как анализ финансов, настройка рисков и проверки контрактов, повысив эффективность и снизив затраты.
Оптимизация решений: CoT помогает руководителям использовать массивы данных для извлечения ценных выводов и создания понятных шагов анализа.
Созданиеизнес: Технология CoT может развивать новые интеллектуальные продукты, предоставляя новые возможности для бизнеса.

2. Широкие вызовы технологии CoT

Технологии CoT достигли значительных успехов, но они сталкиваются с трудностями:

Объясняемость и прозрачность: Существующий CoT имеет проблемы в своей объясняемости, нам нужны более мощные инструменты для понимания процессов.
Генерализируемость: Со временем применяемая в CoT техника должна быть создана так, чтобы понимать новые применения.
Находчивость: CoT может быть чувствительным к внешним воздействиям, что приводит к несоответствующим невыводам.

3. Перспективы технологии CoT

Будущее технологии CoT многообещающе, и следующие тренды важны для развития:

Интеграция с графами знаний: Объединение CoT с графами знаний может повысить мощность моделей и их способность углубляться в информацию о области. Эти технологии могут помочь в создании более точного анализа для бизнеса.
Интеграция с другими моделями обучения: Технология CoT будет развиваться в интеграции с другими типами моделирования, такими как обучение с подкреплением, обучением на основе меньшего числа данных, усиливающим качество модели.
Применение в более сложных сценариях: С ростом применения технологий CoT, он будет применяться в более сложных ситуациях, таких как стратегическое планирование, прогнозирование рисков и разработка рыночных ниш.

Заключение

Технология CoT открывает новые горизонты для бизнеса и создает возможности для инноваций, которые помогут с переходом на новую модель, время для активного использования и стратегических решений бизнеса.

VIII. Заключительное слово: примите CoT, открыв новую эру интеллектуальных решений

Технология CoT несет с собой колоссальные возможности для компаний в создании монетарной ценности. Она зажигает умеющие действовать эффективнее и используют более инновационные технологии, меняя рабочие стили и применяемый подход.

1. Принять CoT, обнаружив коммерческие возможности

Мы призываем руководителей предприятий активизироваться и интегрировать технологию CoT в их стратегии для управления. Это может освободить кто обеспечивает данные, предлагая их идеальное использование в бизнесе:

Вытаскивание ценностей из данных: Управление могут извлекать значимые смыслы из данных, глубже понимать ключевые тенденции, что делает решения более обоснованными.
Оптимизация процессов: CoT может автоматизировать обработку сложных процессов, таких как анализ контрактов и проверки рисков, минимизируя затраты и повышая эффективность.
Совершенствование решений: CoT помогает компаниям планировать более точные стратегии, учитывая большеи анализа в бизнесе, устанавливая начальные идеи и несомненно управляя внутренними согласованиями.

2. Перемещение к будущему с CoT

CoT имеет важную роль как важнейшая основа для будущей цифровизации и умных решений в бизнесе на разных уровнях.

Действуйте, чтобы начать путь к умным решениям

Не ждите, начните действовать, перейдите на технологию CoT, давая ей возможность стать спутником на вашем пути к интеллектуальным решениям, прокладывая блестящие перспективы на будущее!