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每天一篇arXiv
Prompt Engineering - RAR (Rephrase and Respond) paper
https://arxiv.org/abs/2311.04205
2023.11.18(六)
前言：
這次介紹新的提示工程RAR (Rephrase and Respond)重要論文。
看過RAR後，與我之前介紹 和 CHATGPT辯論的基礎概念類似，都是要求LLM自行調整與修改，但是自我辯論模式在語意邏輯運用上的挑戰更大，中間牽涉到運用邏輯謬誤(Logical Fallacy) 來測試ChatGPT是否有能力分辨，至少就我自己過去的測試結果，完全沒辦法唬弄過去，一一被ChatGPT拆解，甚至在觀察ChatGPT拆解這些故意設套的邏輯謬誤問題中，也會有新觀點出現，非常有趣。(自我辯論模式訓練LLM的部分，後面再找時間向大家介紹分享)
方法：
1. 運用ChatGPT插件分析(ChatGPT Plugin tool)
2. 根據設計好的簡易鑽石提問模型(開放式提問與收鏈提問)來觀察回答結果，這個簡易提問題模式包括：基本介紹，具體分析，應用影響與限制，未來發展，價值以及使用方式。
目的：
請CHATGPT 先解析論文內容後，根據使用者提出的問題，快速得到想要了解的主題內容。如此一來，讓閱讀者在深入研究論文前，就能先透過問題鎖定想要知道的資訊內容範圍，決定是否要深入閱讀，這樣可以節省更多研究時間，閱讀更多的論文資訊，提高資訊分析與研究效率。
以下是整理所有問題與內容後，將資訊摘要分類的結果，作為閱讀參考。
這次針對本篇論文分別提出六種不同問題，以下是根據論文內容透過問題詢問CHATGPT，並忠實還原CHATGPT回答內容
ChatGPT回應 1：
論文內容初步介紹：
這篇論文名為《重述與回應：讓大型語言模型為自己提出更好的問題》（Rephrase and Respond，簡稱RaR），由Yihe Deng、Weitong Zhang、Zixiang Chen 和 Quanquan Gu 共同撰寫。該論文介紹了一種新方法，允許大型語言模型（LLMs）重述並擴展人類提出的問題，然後在單一提示中提供回應。主要內容包括：
人類與LLMs之間的誤解：由於思維框架的差異，人類與LLMs之間可能產生誤解，導致回應不正確。
提示質量的影響：提示的質量顯著影響LLMs的回應質量。
重述與回應方法：RaR允許LLMs重述並擴展人類提出的問題，然後在單一提示中提供回應，從而增強語義清晰度並減少歧義。
RaR的兩步驟變體：首先由一個重述LLM重述問題，然後將原始問題和重述問題一起傳遞給不同的回應LLM。這有助於將重述問題從更能力強的LLM轉移，以釐清較不先進模型的歧義。
跨任務的性能提升：實驗表明，RaR顯著提高了不同模型在各種任務上的性能。
與思維鏈（CoT）方法的比較：RaR被證明與CoT方法互補，結合使用可以獲得更好的性能。
減少歧義的重要性：論文強調了減少問題中的歧義和對齊人類與LLMs的思維框架的重要性。
總的來說，這篇論文將RaR作為一種提高LLM性能和評估LLM能力的有效方法，強調了減少歧義和對齊人類與LLMs思維框架的重要性。
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ChatGPT回應2:
具體介紹：
這篇論文《重述與回應：讓大型語言模型為自己提出更好的問題》（Rephrase and Respond，簡稱RaR）的主要內容：
人類與LLMs之間的誤解：論文指出，人類與大型語言模型（LLMs）在互動時，由於思維框架的差異，經常會產生誤解。這種誤解可能導致LLMs給出不準確或不相關的回應。
提示質量的影響：LLMs的回應質量很大程度上取決於給定提示的質量。如果提示含糊不清或歧義重重，LLMs可能無法正確理解並給出恰當的回答。
重述與回應方法：RaR方法允許LLMs對人類提出的問題進行重述和擴展，然後在同一提示中給出回應。這種方法通過重述問題，有助於提高語義清晰度，減少歧義，從而提高LLMs的回應質量。
RaR的兩步驟變體：這個變體涉及到兩個不同的LLMs。首先，一個LLM對問題進行重述，然後將原始問題和重述後的問題一起傳遞給另一個LLM進行回應。這種方法特別適用於當原始LLM可能無法完全理解或處理複雜問題時，通過更先進的LLM進行重述來幫助釐清問題。
跨任務的性能提升：作者通過一系列實驗證明了RaR方法能夠顯著提高LLMs在不同任務上的性能，包括理解複雜問題和提供更準確的回應。
與思維鏈（CoT）方法的比較：RaR與另一種稱為思維鏈（Chain-of-Thought，CoT）的方法進行了比較。CoT方法鼓勵LLMs在回答問題前，先進行一系列的思考步驟。研究發現，RaR與CoT方法可以互補，結合使用時能進一步提高性能。
減少歧義的重要性：論文強調，為了提高LLMs的準確性和有效性，減少問題中的歧義並對齊人類與LLMs的思維框架是非常重要的。
總之，這篇論文提出的RaR方法顯示了通過改進問題的表述方式來提高LLMs理解和回應能力的潛力。
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ChatGPT回應3
影響與限制
這篇論文《重述與回應：讓大型語言模型為自己提出更好的問題》（Rephrase and Respond，簡稱RaR）提出的方法對於大型語言模型（LLMs）的應用有著重要的影響，同時也存在一些限制：
影響
提高準確性和理解能力：RaR方法通過讓LLMs重述問題，有助於提高對問題的理解，從而提供更準確和相關的回應。
減少歧義：在人機交互中，歧義是一個常見問題。RaR方法通過清晰地重述問題，有助於減少這種歧義。
擴展LLMs的應用範圍：這種方法可以使LLMs在更廣泛的領域和更複雜的任務中發揮作用，特別是在需要深入理解和處理複雜問題的場景中。
與其他方法的結合：RaR方法可以與其他方法（如CoT）結合使用，進一步提升LLMs的性能。
限制
依賴於模型的能力：RaR方法的效果在很大程度上依賴於LLMs的基本能力。如果一個模型本身對語言的理解有限，那麼即使進行了重述，也可能無法達到理想的效果。
處理時間和資源消耗：重述問題並生成回應可能需要額外的處理時間和計算資源，尤其是在使用兩步驟RaR方法時。
可能的誤解：雖然重述有助於減少歧義，但也存在重述本身可能引入新的誤解或歧義的風險。
適用性的範圍：RaR方法可能在某些特定類型的問題或領域中更有效，而在其他情況下效果可能有限。
總的來說，RaR方法為提高LLMs的準確性和適用性提供了一種新的途徑，但其有效性和效率仍然受到模型本身能力和特定應用場景的限制。隨著LLMs技術的進一步發展，這些限制可能會逐漸被克服。
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ChatGPT回應 4
未來發展：
這篇論文提出的方法對於大型語言模型（LLMs）的未來發展提供了一些有趣的方向：
I. 技術創新與優化
1.更精準的重述算法：未來的研究可能會集中於開發更先進的算法，以更精準地重述和擴展問題，減少引入新歧義的風險。
2. 自適應學習機制：LLMs可能會被訓練來更好地識別何時需要重述問題，以及如何根據上下文自動調整重述策略。
3. 效率優化：為了減少計算資源的消耗，未來的研究可能會專注於提高RaR方法的運行效率，特別是在處理大量或複雜問題時。
II. 應用範圍擴展
1. 多語言和跨文化應用：RaR方法可能會被擴展到多語言和跨文化的環境中，幫助LLMs更好地處理不同語言和文化背景下的語義歧義。
2. 專業領域的應用：在法律、醫療、科學研究等專業領域，RaR方法可以幫助LLMs更準確地理解和回應專業術語和複雜概念。
III. 人機互動的改進
1. 更自然的對話體驗：通過改善問題的重述和回應質量，LLMs可以提供更自然、更貼近人類交流方式的對話體驗。
2. 教育和培訓應用：在教育和培訓領域，RaR方法可以幫助LLMs更有效地與學習者互動，提供個性化的學習支持和反饋。
IV. 道德和社會影響
1. 數據隱私和安全：隨著LLMs在敏感領域的應用增加，如何保護用戶數據的隱私和安全將成為重要的研究課題。
2. 偏見和公平性：確保LLMs在重述和回應過程中不會引入或放大偏見，並公平地對待不同群體的用戶，將是未來研究的重要方面。
總之，RaR方法的未來發展有望在提高LLMs性能、擴展應用範圍、改善人機互動體驗等多方面帶來革新，同時也需要關注相關的道德和社會問題。隨著技術的進步和社會的需求變化，這些領域都有可能成為未來研究的熱點。
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ChatGPT內容回應 5
重要價值
《重述與回應：讓大型語言模型為自己提出更好的問題》（Rephrase and Respond，簡稱RaR）這篇論文提出的方法對於大型語言模型（LLMs）的發展具有重要的價值，這些價值主要體現在以下幾個方面：
I. 提高溝通效率和準確性
1. 減少歧義：通過重述問題，RaR方法有助於減少人機交互中的歧義，提高溝通的準確性。
2. 提升回應質量：這種方法可以幫助LLMs更準確地理解用戶的意圖，從而提供更相關和準確的回應。
II. 擴展應用範圍
1. 多領域適用性：RaR方法可以使LLMs在更廣泛的領域中發揮作用，特別是在需要深入理解複雜問題的場景中。
2. 跨語言應用：這種方法有潛力被應用於多語言環境，幫助LLMs更好地處理不同語言和文化背景下的交流。
III. 增強人機互動
1. 改善用戶體驗：通過提供更準確和相關的回應，RaR方法可以提升用戶與LLMs互動的整體體驗。
2. 個性化交流：這種方法有助於LLMs更好地理解個別用戶的特定需求和語境，從而提供更個性化的互動。
IV. 推動技術創新
1. 新的研究方向：RaR方法為語言模型的研究提供了新的方向，鼓勵開發更先進的算法和技術。
2. 促進跨學科合作：這種方法的開發和應用可能需要語言學、計算機科學、心理學等多個學科的知識和技術，促進跨學科合作。
V. 社會和教育應用
1. 教育工具的改進：在教育領域，RaR方法可以幫助開發更有效的教學輔助工具，特別是在語言學習和專業培訓中。
2. 支持無障礙溝通：對於語言障礙或特殊需求的用戶，這種方法可以提供更好的溝通支持。
總之，RaR方法的價值不僅在於提高LLMs的溝通效率和準確性，還包括擴展其應用範圍、增強人機互動、推動技術創新，以及在社會和教育領域的應用潛力。隨著這種方法的進一步研究和開發，其價值有望在更多領域得到體現。
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ChatGPT 回應 6
使用方法：
《重述與回應：讓大型語言模型為自己提出更好的問題》（Rephrase and Respond，簡稱RaR）提出的方法在實際應用中，主要涉及以下幾個使用步驟：
1. 問題的初步提出
首先，用戶向大型語言模型（LLM）提出一個問題。這個問題可能含糊不清、過於簡略或者包含歧義。
2. 問題的重述
接下來，LLM會根據其理解對問題進行重述。這一步驟的目的是為了提高問題的清晰度，減少歧義，並確保模型正確理解了用戶的意圖。重述可以是對原始問題的擴展、釐清或者重新表達。
3. 回應生成
在問題被重述之後，LLM會基於重述後的問題生成回應。這一步驟是整個RaR方法的核心，因為重述後的問題應該更加清晰和具體，從而使得LLM能夠提供更準確和有用的回應。
4. 可選的二次重述
在某些情況下，可能會進行二次重述，特別是當問題非常複雜或者模型的第一次重述仍然不夠清晰時。這一步驟可以涉及到不同的LLM，其中一個專門負責重述，另一個負責生成回應。
5. 回應的評估和反饋
最後，用戶可以評估LLM提供的回應的質量，並根據需要提供反饋。這一步驟對於持續改進LLM的性能至關重要。
實際應用場景
客戶服務：在客戶服務中，RaR方法可以幫助自動回應系統更準確地理解和回應客戶的查詢。
教育和培訓：在教育領域，RaR可以用於提供更準確的學習支持和回答學生的問題。
專業咨詢：在法律、醫療等專業領域，RaR方法可以幫助專業人士更準確地理解並回應複雜的查詢。
總之，RaR方法的實際應用涉及到問題的重述和基於重述問題的回應生成，這有助於提高溝通的準確性和效率。隨著技術的進步，這種方法有望在多個領域得到廣泛應用。
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怎麼樣？在看完上面ChatGPT所介紹的內容後，是不是很快的在短時間內，就對這篇論文有了比較清楚的概念呢？
把同樣的概念轉用到專利領域，就不難發現具有很大的應用發展空間。
但是，在這裡必須要說明的地方，專利資訊內容有一定的格式與文字、文意描述方式，難度相對較高，需要運用更嚴謹的法和工具，才有機會創造出更高價值的成果。
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2023©汪周禮@智合創新
2023.11.18
