ReAct: ترکیب استدلال و عمل در مدل‌های زبانی بزرگ

مقدمه

در سال‌های اخیر، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-3 و GPT-4 تحول بزرگی در حوزه هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند. این مدل‌ها قادر به انجام وظایف پیچیده‌ای مانند تولید متن، ترجمه، و پاسخ به سوالات هستند. با این حال، یکی از چالش‌های اصلی این مدل‌ها، توانایی محدود آن‌ها در استدلال و تعامل با محیط خارجی است. برای حل این مشکل، چهارچوب ReAct (ترکیب استدلال و عمل) توسط Yao et al., 2022 معرفی شد. این چهارچوب با ترکیب استدلال و عمل، به مدل‌های زبانی اجازه می‌دهد تا وظایف پیچیده‌تری را با دقت و کارایی بیشتری انجام دهند. هدف این مقاله بررسی عملکرد ReAct، مزایا، چالش‌ها و کاربردهای آن در حوزه مهندسی پرامپت است.

مبانی نظری و تعاریف

چارچوب ReAct یک چهارچوب نوآورانه است که دو عنصر کلیدی را ترکیب می‌کند: استدلال (Reasoning) و عمل (Action). استدلال به مدل اجازه می‌دهد تا مراحل منطقی را برای حل یک مسئله دنبال کند، در حالی که عمل به مدل امکان تعامل با محیط خارجی (مانند جستجو در ویکی‌پدیا یا پایگاه‌های داده) را می‌دهد. این ترکیب باعث می‌شود مدل‌ها نه تنها به سوالات پاسخ دهند، بلکه بتوانند تصمیم‌گیری کنند و اقدامات خاصی را انجام دهند.

در مقایسه با روش‌های سنتی مانند Chain-of-Thought (CoT) که تنها بر استدلال تمرکز می‌کنند، ReAct از طریق تعامل با محیط خارجی، اطلاعات به‌روز و دقیق‌تری را به دست می‌آورد. همچنین، ReAct با روش‌های Act-Only که تنها بر عمل تمرکز می‌کنند، متفاوت است زیرا استدلال را نیز در فرآیند تصمیم‌گیری دخیل می‌کند.

عملکرد ReAct

چارچوب ReAct با تولید ردیابی‌های استدلالی (Reasoning Traces) و اقدامات خاص (Task-Specific Actions) به صورت متناوب عمل می‌کند. این فرآیند شامل مراحل زیر است:

Thought: مدل مراحل استدلالی را برای حل مسئله تولید می‌کند.
Act: مدل یک اقدام خاص را انجام می‌دهد، مانند جستجو در ویکی‌پدیا یا پرس‌و‌جو از یک پایگاه داده.
Observation: مدل نتیجه اقدام را مشاهده کرده و از آن برای به‌روزرسانی برنامه خود استفاده می‌کند.

به عنوان مثال، در یک مسئله پیچیده مانند پاسخ به سوالات چندمرحله‌ای در HotPotQA،چارچوب ReAct ابتدا مراحل استدلالی را برای تجزیه مسئله تولید می‌کند، سپس با جستجو در منابع خارجی اطلاعات لازم را جمع‌آوری کرده و در نهایت پاسخ نهایی را ارائه می‌دهد. این رویکرد باعث بهبود دقت و قابلیت تفسیرپذیری مدل می‌شود.

مزایا و چالش‌های ReAct

مزایا:

بهبود تفسیرپذیری: با تولید ردیابی‌های استدلالی، کاربران می‌توانند مراحل تصمیم‌گیری مدل را دنبال کنند.
کاهش توهمات واقعی: ReAct با استفاده از اطلاعات خارجی، خطاهای ناشی از داده‌های نادرست را کاهش می‌دهد.
انعطاف‌پذیری: این چهارچوب را می‌توان در وظایف مختلفی مانند پاسخ به سوالات، تصمیم‌گیری و بازی‌های متنی به کار برد.

چالش‌ها:

وابستگی به کیفیت اطلاعات خارجی: اگر منابع خارجی نادرست یا ناقص باشند، عملکرد ReAct تحت تأثیر قرار می‌گیرد.
محدودیت‌های طول متن: در وظایف پیچیده، طول متن تولیدی ممکن است از حد مجاز مدل فراتر رود.
پیچیدگی پیاده‌سازی: ترکیب استدلال و عمل نیاز به طراحی دقیق و تنظیمات پیچیده دارد.

برای غلبه بر این چالش‌ها، محققان پیشنهاد کرده‌اند که ReAct با روش‌هایی مانند CoT + Self-Consistency ترکیب شود تا دقت و قابلیت اطمینان مدل افزایش یابد.

کاربردهای ReAct

چارچوب ReAct در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد:

وظایف دانش‌محور: در مجموعه داده‌هایی مانند HotPotQA و FEVER، چارچوب ReAct با جستجو در منابع خارجی، پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه می‌دهد.
وظایف تصمیم‌گیری: در بازی‌های متنی مانند ALFWorld و خرید آنلاین در WebShop،چارچوب ReAct با ترکیب استدلال و عمل، تصمیم‌های بهینه‌تری می‌گیرد.
صنایع: در تجارت الکترونیک، خدمات مشتری و پزشکی، ReAct می‌تواند برای ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی شده و پاسخ به سوالات پیچیده استفاده شود.

آینده و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی

با توجه به موفقیت‌های اولیه ReAct، جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده شامل موارد زیر است:

بهبود یکپارچه‌سازی دانش خارجی: توسعه روش‌هایی برای اطمینان از کیفیت و دقت اطلاعات بازیابی‌شده.
ابزارهای بصری: ایجاد ابزارهایی برای ردیابی و اشکال‌زدایی زنجیره‌های استدلالی و اقدامات مدل.
هوش مصنوعی عمومی (AGI): ReAct می‌تواند به عنوان یک گام مهم در جهت ایجاد مدل‌های زبانی با قابلیت‌های استدلال و عمل شبیه انسان در نظر گرفته شود.

نتیجه‌گیری

چارچوب ReAct به عنوان یک چهارچوب مهندسی پرامپت، ترکیبی نوآورانه از استدلال و عمل را ارائه می‌دهد که عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ را در وظایف پیچیده بهبود می‌بخشد. با وجود چالش‌هایی مانند وابستگی به منابع خارجی و محدودیت‌های طول متن، این چهارچوب پتانسیل بالایی برای کاربرد در حوزه‌های مختلف دارد. تحقیقات آینده می‌توانند با بهبود یکپارچه‌سازی دانش خارجی و توسعه ابزارهای بصری، عملکرد ReAct را بیشتر ارتقا دهند.

منابع: یک | دو | سه | چهار