Lanac razmišljanja u velikim jezičkim modelima i njegova primena u startapima

Ovaj tekst je nastao u okviru projekta Preduzmi ideju koji finansira USAID.

Zamislite da sedite u coworking prostoru, okruženi belim tablama ispisanim idejama i šoljama hladne kafe. Već danima pokušavate da rešite ključni problem vašeg startapa – kako povećati retenciju korisnika. Zamislite da u toj situaciji dobijete pomoć AI asistenta koji ne samo da nudi rešenja, već i objašnjava svoj proces razmišljanja:

“Analizirajmo podatke o korišćenju vaše aplikacije”, “Primećujem da 40% korisnika odustaje nakon drugog logovanja. Hajde da razmotrimo zašto: Prvo, onboarding proces traje predugo. Drugo, ključne funkcije nisu intuitivne. Treće…”

AI nastavlja, vodeći vas kroz složenu mrežu podataka, korisničkog ponašanja i potencijalnih rešenja, objašnjavajući svaki korak svog rezonovanja.

Ovo je postalo moguće sa uvođenjem “Lanca razmišljanja” (Chain of Thought – CoT) u velikim jezičkim modelima.

Šta je lanac razmišljanja u LLM-ovima?

Lanac razmišljanja se odnosi na sposobnost LLM-ova da rezonuju kroz probleme korak po korak. Za razliku od tradicionalnih modela koji često daju direktne odgovore na upite, modeli sa omogućenim CoT-om simuliraju proces logičkog rezonovanja da bi došli do rešenja. 

Ovaj pristup im omogućava da se uhvate u koštac sa složenim zadacima poput rešavanja problema u više koraka, rezonovanja kroz dvosmislene scenarije ili izvlačenja uvida iz nijansiranih podataka.

Na primer, ako pitate osnovni LLM, “Koliko narandži ostaje ako počnete sa 12, poklonite 5 i kupite još 3?” on bi mogao direktno da da odgovor (10). LLM sa omogućenim CoT-om bi, međutim, to raščlanio:

1. Počnite sa 12 narandži.
2. Oduzmite 5 narandži (poklon).
3. Dodajte 3 narandže (kupovina).
4. Konačan broj: 10 narandži.

Ova sposobnost simuliranja rezonovanja je razlog zašto je CoT tako transformativan.

Chain of Thought (CoT) u AI modelima ima dve ključne komponente:

Interno “razmišljanje”: AI model prolazi kroz niz logičkih koraka da bi došao do zaključka ili rešenja. Ovo je unutrašnji proces modela.

Eksternalizacija procesa: Model ne samo da interno prolazi kroz ove korake, već ih i eksplicitno prikazuje korisniku.

Zahvaljujući eksternalizaciji, korisnik ima uvid u to kako je AI došao do određenog zaključka što olakšava uočavanje eventualnih grešaka i nelogičnosti, kao i dodatno učenje iz logike koju je upotrebio model. 

Zašto bi ovo trebalo da zanima osnivače?

CoT mogućnosti otključavaju potencijal za startape u različitim industrijama omogućavajući sofisticiranije interakcije i automatizaciju. Ako vaše poslovanje uključuje procese koji zahtevaju rezonovanje, dedukciju ili nijansiranu odluku, LLM-ovi sa omogućenim CoT-om mogu vam pomoći da se brže razvijate, pružite bolje korisničko iskustvo i diferencirate svoju ponudu na prebukiranim tržištima.

Hipotetički slučajevi upotrebe za startape

Da bismo ilustrovali kako CoT može transformisati poslovanje, istražimo neke hipotetičke scenarije startapa:

1. EdTech startap: Personalizovane putanje učenja

   Zamislite da gradite EdTech platformu koja pruža personalizovano učenje za studente. LLM sa omogućenim CoT-om mogao bi generisati prilagođene planove učenja rezonovanjem kroz snage, slabosti i ciljeve učenika. Na primer:

   – Unos: “Student se muči sa algebrom, ali je izvrstan u geometriji. Treba da se pripremi za prijemni ispit za 3 meseca.”

   – CoT proces:

1. Identifikujte ključne teme iz algebre potrebne za prijemni.
2. Dodelite više vremena algebri uz održavanje prakse za geometriju.
3. Sekvencirajte teme na osnovu težine i zavisnosti.

   – Rezultat: Prilagođeni tromesečni plan učenja.

2. Healthcare SaaS: Optimizacija planova nege pacijenata

   SaaS platforma za pružaoce zdravstvene zaštite mogla bi koristiti CoT za generisanje personalizovanih planova nege za upravljanje hroničnim bolestima. Na primer:

   – Unos: “Pacijent sa dijabetesom tipa 2, 50 godina, sedentarni način života, nedavno dobijanje na težini.”

   – CoT proces:

1. Analizirajte kliničke smernice i istoriju pacijenta.
2. Sekvencirajte intervencije: promene u ishrani, preporuke za vežbanje i prilagođavanje lekova.
3. Predložite raspored praćenja i metrike za praćenje napretka.

   – Rezultat: Detaljan plan nege prilagođen pacijentu.

3. Platforma za optimizaciju lanca snabdevanja

   Logistički startup mogao bi iskoristiti CoT za poboljšanje planiranja ruta i upravljanja zalihama. Na primer:

   – Unos: “Skladište A ima 20 jedinica, skladište B ima 50 jedinica. Narudžbine klijenata zahtevaju 60 jedinica na 3 lokacije.”

   – CoT proces:

1. Odredite najbrže rute za isporuku jedinica iz oba skladišta.
2. Optimizujte raspored isporuke na osnovu dostupnosti vozila.
3. Uravnotežite zalihe da biste održali zalihe za buduće narudžbine.

   – Rezultat: Plan izvršenja korak po korak.

Kako početi

Ako ste zainteresovani za korišćenje Lanca razmišljanja u vašem startapu, evo tri koraka za početak:

1. Identifikujte oblasti u vašem poslovanju koje zahtevaju višekoračno rezonovanje ili složeno donošenje odluka. CoT se ne odnosi samo na odgovaranje na pitanja; radi se o simuliranju procesa.
2. Eksperimentišite sa LLM API-jima: Mnogi najsavremeniji LLM-ovi nude CoT mogućnosti. Eksperimentišite sa API-jima poput OpenAI-jevog GPT-4 ili Claude-a da biste napravili prototip vašeg slučaja upotrebe.
3. Nađite mentore: Izgradnja robusnih funkcija sa omogućenim CoT-om često zahteva fine tuning modela. Probajte da nađete druge osnivače ili AI entuzijaste/stručnjake iz ekosistema sa kojima ćete moći da podelite deo tog puta.