背景

在 GPT 最佳实践中，有一类策略 Strategy: Give GPTs time to "think"

其中第一个具体的战术操作：Tactic: Instruct the model to work out its own solution before rushing to a conclusion

Sometimes we get better results when we explicitly instruct the model to reason from first principles before coming to a conclusion. Suppose for example we want a model to evaluate a student’s solution to a math problem. The most obvious way to approach this is to simply ask the model if the student's solution is correct or not.

暴露的问题

感觉本质在于多路径问题。

gpt 有 1000 个路径解决/生成这个答案，但可能是对的，也是错的。你需要引导他走对的那条路。

暴露出的问题

• GPT 没有严格的逻辑对错
• GPT 大量数据学习的结果是预测，所以他可能涵盖了所有现实中可能的路径。可以优化的点
  • 模型层面要做的是：教会 GPT 逻辑、规则（rule&logic/reason）。从而 根据规则 and 应用逻辑 去演化
  • 大模型产品层面需要做的是：强化 GPT 走正确的路（规则）
  • 用户层面目前可做的是：引导GPT 走正确的路

目前 GPT 的根本模式，还是「生成」（学习大量数据后，模拟猜测生成下一个输出）

下一个要解决的问题是「逻辑」(推理/reason)

相关材料

GPT 无法进行数学计算