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| == Introduzione == | | == definizione == |
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| Lo ''Step by Step reasoning'' è una tecnica impiegata nei Large Language Models (LLM) per migliorare la capacità di questi modelli di gestire compiti complessi di ragionamento, scomponendoli in passaggi più piccoli e gestibili. Questo approccio consente ai modelli di affrontare problemi in maniera più strutturata e di fornire spiegazioni più dettagliate sul loro processo decisionale. | | Lo ''Step by Step reasoning'' è una tecnica impiegata nei Large Language Models (LLM) per migliorare la capacità di questi modelli di gestire compiti complessi di ragionamento, scomponendoli in '''passaggi più piccoli e gestibili'''. Questo approccio consente ai modelli di affrontare problemi in maniera più strutturata e di fornire spiegazioni più dettagliate sul loro processo decisionale. |
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| == Funzionamento ==
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| Il funzionamento dello ''Step by Step reasoning'' può essere descritto attraverso i seguenti punti chiave:
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| ==='''Scomposizione del Problema'''===
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| Il primo passo consiste nel scomporre un compito complesso in sotto-problemi più piccoli e gestibili. Questo può essere realizzato identificando le componenti principali del problema e organizzandole in una sequenza logica di passaggi.
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| ==='''Risoluzione Sequenziale'''===
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| Successivamente, il modello affronta ciascuno dei sotto-problemi identificati in maniera sequenziale. Questo approccio step-by-step consente al modello di concentrarsi su porzioni più piccole dell'informazione alla volta, facilitando il ragionamento complesso.
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| ==='''Aggregazione dei Risultati'''===
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| Dopo aver risolto ciascun sotto-problema, i risultati vengono aggregati per formare la soluzione al problema complessivo. Questo passaggio richiede che il modello sintetizzi le informazioni ottenute dai vari passaggi per arrivare a una conclusione coerente.
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| ==='''Spiegazione del Processo'''===
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| Uno degli aspetti chiave dello ''Step by Step reasoning'' è la capacità del modello di fornire spiegazioni dettagliate su come è giunto alla soluzione finale. Questo non solo aumenta la trasparenza ma anche la fiducia nelle risposte fornite dal modello.
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| === Vantaggi ===
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| Lo ''Step by Step reasoning'' offre diversi vantaggi nei LLM, tra cui:
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| * '''Miglioramento della Capacità di Ragionamento''': Questo approccio consente ai modelli di affrontare compiti di ragionamento più complessi rispetto ai metodi tradizionali.
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| * '''Aumento della Trasparenza''': Fornendo una spiegazione passo dopo passo del processo decisionale, i modelli diventano più trasparenti e comprensibili per gli utenti.
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| * '''Riduzione degli Errori''': La scomposizione dei problemi in passaggi più piccoli può ridurre il rischio di errori complessivi, migliorando l'affidabilità del modello.
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| === Sfide ===
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| Nonostante i suoi vantaggi, lo ''Step by Step reasoning'' presenta anche alcune sfide:
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| * '''Complessità dell'Implementazione''': Scomporre i problemi in passaggi gestibili e integrare questi processi nei modelli LLM può essere complesso.
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| * '''Risorse Computazionali''': Questo approccio può richiedere una maggiore capacità computazionale rispetto ai metodi tradizionali.
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| * '''Qualità dei Dati di Addestramento''': La qualità del ragionamento del modello dipende fortemente dalla qualità dei dati di addestramento utilizzati.
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| ==Paper e link== | | ==Paper e link== |
| * '''[[Why think step by step? Reasoning emerges from the locality of experience (2023)]]''' | | * '''[[Why think step by step? Reasoning emerges from the locality of experience (2023)]]''' |
| * '''https://arxiv.org/pdf/2304.03843.pdf''' | | * '''https://arxiv.org/pdf/2304.03843.pdf''' |
