Как научить GPT «думать вслух» и получать более точные ответы. Метод Speaking with Intent
Исследователи Университета Британской Колумбии предложили элегантный способ это исправить. Они научили LLM сначала формулировать своё намерение (план), а потом действовать по нему. Это называется Speaking with Intent (SWI).
И да, это работает в том числе с ChatGPT, в том числе и в размышляющих моделях.
🧬 Что такое Speaking with Intent и как это работает
Метод основан на простой идее:
Прежде чем LLM начнёт решать задачу, она проговаривает (текстом), что именно собирается сделать.
То есть, как человек: «Сначала я проанализирую вопрос, потом поделю его на блоки, затем для каждого подберу примеры — и только после этого напишу вывод».
На практике:
Затем GPT делает именно это.
Именно такой подход дали системе исследователи — и увидели прирост качества генерации по ряду задач: математические рассуждения, QA, суммаризация.
🛠 Как применить метод: инструкция для пользователя
Чтобы заставить GPT действовать по этой логике, не нужно никаких технических знаний. Просто правильно формулируйте запрос.
Добавьте в системный промт:
«Ты полезный ассистент. Перед ответом всегда формулируй своё намерение, используя теги <INTENT>...</INTENT>.».
А в пользовательский запрос:
«Ответь на следующий вопрос, используя метод Speaking with Intent: [вопрос]».
GPT ответит сначала:
А затем начнёт писать.
🤖 Почему метод работает
- Явное планирование GPT проговаривает план — и начинает действовать по нему. Как студент, который перед сочинением набрасывает план.
- Меньше галлюцинаций Придерживаясь собственного намерения, модель реже «уходит в сторону». Она как бы сама себя контролирует.
- Улучшение цепочек рассуждений В задачах, где нужен многошаговый вывод, проговорённый план помогает удерживать мысль. Это похоже на метод Chain of Thought — но с ещё большей осознанностью.
- Прозрачность мышления GPT Пользователь видит, что модель «собирается» делать — это даёт контроль, особенно при генерации длинных текстов или кода.
Больше примеров этой технике у меня не телетайпе тут