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DEEP MINDS Podcast
Podcast über Künstliche Intelligenz und Wissenschaft
KI bei der Bundeswehr und der BWI | DEEP MINDS #16

Forscher der Stanford University und OpenAI stellen ein Verfahren namens Meta-Prompting vor, das die Funktionalität und Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen erhöhen kann - allerdings auch die Kosten.

Meta-Prompting ermöglicht es einem Sprachmodell, komplexe Aufgaben in kleinere, handhabbare Teile zu zerlegen.

Diese Teilaufgaben werden dann von spezifischen "Experten"-Instanzen desselben Sprachmodells bearbeitet, die jeweils unter spezifischen, maßgeschneiderten Anweisungen arbeiten.

Das Sprachmodell selbst fungiert als Dirigent, der die Kommunikation zwischen diesen Expertenmodellen steuert und die Ausgaben dieser Expertenmodelle effizient integriert.

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Bild: Suzgun, Kalai

Auf diese Weise kann die Leistung des Modells insbesondere bei logischen Aufgaben verbessert werden. Die Methode soll aber auch bei kreativen Aufgaben helfen.

Komplexe Prompts für komplexe Aufgaben

Meta-Prompting ist besonders effektiv bei komplexen Aufgaben. Beim Spiel "Game of 24", bei dem das Ziel darin besteht, einen arithmetischen Ausdruck mit dem Wert 24 zu bilden, indem jede von vier vorgegebenen Zahlen genau einmal verwendet wird, schlug das Sprachmodell vor, Experten aus den Bereichen Mathematik, Problemlösung und Python-Programmierung zu konsultieren.

Der Mathematikexperte schlug eine Lösung vor, die von einem zweiten Experten als falsch erkannt wurde. Das Sprachmodell schlug daraufhin vor, ein Python-Programm zu schreiben, um eine gültige Lösung zu finden.

Ein Programmierexperte wurde hinzugezogen, um das Programm zu schreiben. Ein weiterer Programmierexperte identifizierte einen Fehler im Skript, änderte es und führte das überarbeitete Skript aus.

Anschließend wurde ein Mathematikexperte beauftragt, die vom Programm ausgegebene Lösung zu überprüfen. Erst nach dieser Überprüfung gab das Sprachmodell die endgültige Antwort aus.

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Bild: Suzgun, Kalai

Die Forscher führten umfangreiche Experimente mit GPT-4 durch, um die Überlegenheit von Meta-Prompting gegenüber herkömmlichen Prompting-Methoden nachzuweisen.

Im Durchschnitt über alle Aufgaben, einschließlich "Game of 24", "Checkmate-in-One" und "Python Programming Puzzles", übertraf Meta-Prompting - ergänzt durch eine Python-Interpreter-Funktionalität - das Standard-Prompting um 17,1 Prozent, das dynamische Experten-Prompting um 17,3 Prozent und das Multipersona-Prompting um 15,2 Prozent.

Bild: Suzgun, Kalai

Standard-Prompts sind gewöhnliche Prompts ohne Beispiele oder Tricks. Zero-Shot-CoT-Prompts ermutigen das Modell zu mehr Nachdenken und Iteration durch Hinzufügen von "Let's think step by step", verwenden aber auch keine Beispiele.

Experten-Prompts verwenden eine zweistufige Methode, bei der zuerst eine dem Kontext entsprechende Expertenidentität erstellt und dann in den Prompt integriert wird, um eine gut informierte und autoritative Antwort zu generieren.

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Multi-Persona-Prompts fordern das Modell auf, verschiedene "Personas" zu erstellen, die gemeinsam eine Antwort generieren. Alle diese Prompting-Methoden wurden vom Meta-Prompting übertroffen.

Bild: Suzgun, Kalai

Tests mit GPT-3.5 zeigten, dass das Modell im Vergleich zu anderen Prompting-Methoden wie Chain of Thought wenig bis gar nicht von Meta-Prompting profitierte. Die Forscher führen das darauf zurück, dass GPT-3.5 weniger gut im Rollenspiel ist. Das wiederum legt nahe, dass Meta-Prompting mit der Größe des KI-Modells skalieren und noch bessere Ergebnisse liefern könnte.

Komplexe Prompts erhöhen die Kosten

Ein wesentlicher Nachteil sind die höheren Kosten, die durch die zahlreichen Modellaufrufe entstehen. Außerdem ist die Effizienz des Meta-Prompting durch die lineare (sequentielle) Natur des Prozesses begrenzt.

Das Framework arbeitet die Schritte nacheinander ab und stützt sich dabei auf die Ergebnisse der vorhergehenden Aufrufe. Diese Abhängigkeit schränkt die Möglichkeit der Parallelverarbeitung ein und wirkt sich auf die Geschwindigkeit und Effizienz des Systems aus.

Darüber hinaus ist das Meta-Prompting Framework in seiner derzeitigen Form zwar in der Lage, komplexe Probleme in kleinere, lösbare Aufgaben zu zerlegen. Es stößt jedoch immer noch auf Probleme bei der Informationsübermittlung zwischen den Experten.

In zukünftigen Iterationen könnte Meta-Prompting dahingehend verbessert werden, dass es in der Lage ist, mehrere Experten gleichzeitig zu konsultieren oder einen einzelnen Experten mit unterschiedlichen Temperaturparametern zu verwenden, um ihre Ausgaben zu kombinieren.

Überdies könnte Meta-Prompting zu einem Open-Domain-System erweitert werden, das externe Ressourcen wie APIs, spezialisierte Fine-Tuning-Modelle, Suchmaschinen oder Berechnungswerkzeuge integriert.

Auch OpenAI geht in eine ähnliche Richtung: Mit dem neuen "@GPT"-Feature von ChatGPT können mehrere GPTs - spezialisierte Chatbots - miteinander vernetzt werden. Sie beziehen sich dann in ihren Antworten aufeinander.

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Zusammenfassung
  • Forscher der Stanford University und OpenAI entwickeln Meta-Prompting, ein Verfahren, das die Leistung von Sprachmodellen verbessert, indem es komplexe Aufgaben in kleinere Teile zerlegt und Expertenmodelle zur Lösung verwendet.
  • Meta-Prompting hat in Experimenten mit GPT-4 bessere Ergebnisse als herkömmliche Prompting-Methoden erzielt, insbesondere bei logischen Aufgaben.
  • Ein Nachteil des Meta-Prompting sind jedoch die höheren Kosten aufgrund der zahlreichen Modellaufrufe und die begrenzte Effizienz aufgrund der linearen Natur des Prozesses.
Quellen
Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.
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