介紹
你是否曾好奇 AI 如何像人類一樣理解並回答問題？背後有哪些技術讓這一切成為可能？如何評估 AI 回答問題的表現？透過哪些技巧可以提升 AI 的效能？最後，哪些頂尖的 LLM API 能幫助你善用 AI 的力量來回答問題？
在這篇部落格中，我們將一一深入探討這些問題。準備好揭開 AI 進行有意義對話並提供深刻回應的秘密吧。
理解 AI 回答問題
回答問題：AI 的主要能力之一
回答問題是人工智慧的核心能力之一，尤其在自然語言處理（NLP）領域。NLP 讓 AI 系統能夠理解、解讀並生成人類語言，使其能夠進行有意義的對話，並針對廣泛的問題提供資訊豐富的回應。
除了回答問題之外，AI 系統還具備多樣化的能力，這些能力利用相似的底層機器學習與深度學習機制來處理和解讀各類資料。例如，用於理解文字問題並回應的自然語言理解技術，同樣可應用於分析音訊訊號（如語音助理與語音辨識系統）並從中提取洞見。
同樣地，AI 的電腦視覺與影像處理能力依賴深度學習演算法與神經網路，能夠識別模式、分類物件，甚至為圖片內容產生標題或描述。這些能力讓 AI 系統在影像辨識、物件偵測與場景理解等任務中表現優異。
AI 在回答服務中的演進
早期，問答系統依賴預設的回應與有限的知識庫，通常只能對使用者查詢提供腳本化或狹隘的回應。
然而，隨著 AI 技術的進步，現代由 AI 驅動的回答服務利用大型語言模型、深度學習演算法與龐大的知識庫，能夠從結構化資料庫到非結構化文字的大量資料中汲取資訊，理解使用者問題背後的上下文與意圖，然後透過綜合相關資訊，以清晰連貫的方式形成完整的回應。
AI 如何處理並理解自然語言
神經網路說明
AI 系統理解和回應自然語言的核心是一套複雜的機器學習技術與架構。其中，神經網路是關鍵，它受到人類大腦及其互連神經元的生物結構啟發。
神經網路由多層相互連接的節點組成，能夠從大量自然語言資料集（如文字語料庫與對話資料）中學習識別模式並提取有意義的特徵。隨著網路在這些資料上訓練，它逐漸發展出對人類語言細微差別的深入理解，包含語法結構、語意關係與上下文線索。
Transformer 架構說明
自然語言處理（NLP）中一項極具影響力的進展是 Transformer 架構的發展，它徹底改變了 AI 系統處理和理解語言的方式。與傳統的循環神經網路不同，Transformer 能夠捕捉文字中的長距離依賴關係，從而實現更全面且具上下文理解的語言處理。
Transformer 架構的特點在於其使用的注意力機制，使模型在產生輸出時能夠專注於輸入中最相關的部分。這使得語言處理更加動態且自適應，模型能夠根據當前任務的重要性來優先處理並權重文字中的不同元素。
如何評估 AI 回答問題
知識與語言理解
- 大規模多任務語言理解（MMLU）：衡量 57 個不同學科的通用知識。
- AI2 推理挑戰（ARC）：測試語言模型處理需要推理的小學科學問題的能力。
- 通用語言理解評估（GLUE）：評估跨不同上下文的語言理解能力。
- 自然問題（Natural Questions）：評估從網路來源找到準確答案的能力。
推理能力
- GSM8K：測試語言模型處理多步驟數學問題的能力。
- 段落離散推理（DROP）：評估理解複雜文字並執行離散運算的能力。
- 反事實推理評估（CRASS）：評估語言模型的反事實推理能力。
- 大型閱讀理解考試資料集（RACE）：測試理解複雜閱讀材料並回答考試級問題的能力。
- 大基準難題（Big-Bench Hard, BBH）：評估 AI 在複雜推理與問題解決方面的上限能力。
- AGIEval：評估語言模型在學術與專業標準化考試中的推理能力與問題解決技巧。
- BoolQ：測試從上下文資訊推斷正確答案的能力。
多輪開放式對話
- MT-bench：評估語言模型在多輪開放式對話中的表現。
- 情境問答（QuAC）：評估參與情境式問答的能力。
接地與抽象摘要
- 環境臨床智慧基準（ACI-BENCH）：評估語言模型在醫療應用中的表現。
- 機器閱讀理解資料集（MS-MARCO）：評估理解和摘要網路資訊的能力。
- 基於查詢的多領域會議摘要（QMSum）：測試語言模型摘要多領域會議對話的能力。
- 物理互動：問答（PIQA）：評估語言模型對物理互動的理解及回答相關問題的能力。
內容審查與敘事控制
- ToxiGen：評估語言模型產生無毒內容的能力。
- 有用性、誠實性、無害性（HHH）：評估語言模型在提供有用且誠實回應時的安全性和可靠性。
- TruthfulQA：測試語言模型的真實性及避免產生虛假資訊的能力。
- 負責任 AI（RAI）：評估語言模型遵循負責任與道德 AI 原則的程度。
程式碼能力
- CodeXGLUE：評估語言模型的程式碼與程式設計能力。
- HumanEval：測試語言模型解決程式設計問題的能力。
- 大部分基礎 Python 程式設計（MBPP）：評估語言模型撰寫基本 Python 程式碼的能力。
與 AI 回答系統互動的實用技巧
提示的通用技巧
- 從基礎開始：從簡單的提示開始，隨著你逐步優化方法以獲得更好的結果，再逐步增加複雜度。
- 使用指令：用清晰的指令建構提示，引導 AI 執行所需的動作，例如寫作、分類或摘要。在指令與上下文之間使用分隔符號以保持清晰。
- 具體描述：提供詳細且具體的指示，幫助 AI 理解你期望的結果或生成風格。
- 精確勝於花俏：選擇清晰直接的提示，避免模糊，確保訊息有效傳達給 AI。
- 專注於正向動作：與其說避免什麼，不如指定要執行哪些動作，以引發 AI 的最佳回應。
- 包含範例：提示中的範例有助於引導 AI 產生你想要的格式。
- 迭代與實驗：持續測試並調整提示，為你的特定應用場景進行最佳化。
建議的提示技巧
零樣本提示
零樣本提示是與大型語言模型（LLM）互動的一種技巧，利用模型在多樣資料集上的廣泛訓練，無需額外範例或示範即可執行任務。模型在收到直接指令後，依賴其既有知識來有效完成任務。
例如，考慮文字分類（情感分析）的場景。一個零樣本提示可能簡單地要求模型對給定文字進行情感分類。提示可以很直接，例如：
提示： “分類以下句子的情感：‘我喜歡星期一。’”
少樣本提示
少樣本提示是一種旨在透過提供少量示範或範例來提升大型語言模型在複雜任務上表現的技術。這種方法讓模型從這些範例中學習，並將學到的模式應用於新的未見過任務，有效引導模型達到更好的表現。
例如，在 Brown 等人 2020 年的研究中，任務是正確使用一個新詞造句。即使只給模型一個範例（1-shot），它也能理解並執行任務。但對於更具挑戰性的任務，增加範例數量（如 3-shot、5-shot 甚至 10-shot 提示）可能更有幫助。
思維鏈提示
思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）提示是一種進階技巧，透過明確展示推理的中間步驟來增強語言模型執行複雜推理任務的能力。
CoT 的另一種變體是零樣本 CoT。這種方法是在原始提示中加入簡單的指示，如“讓我們一步一步思考”，鼓勵模型即使在沒有特定範例的情況下也能進行推理過程。例如：
提示： “15 + 7 的結果是多少？讓我們一步一步思考。”
模型可能會將加法分解為更易處理的步驟：
輸出：
- 從第一個數字開始：15。
- 加上第二個數字，即 7。
- 由於 15 和 7 都是個位數，可以直接相加。
- 15 加 7 的總和是 22。
自我一致性
自我一致性不依賴單一可能錯誤的推理路徑，而是利用採樣多條不同推理路徑的力量。透過這樣做，它從這些路徑中選出最一致的答案，這能顯著提升模型在需要算術和常識推理的任務上的表現。
以下是一個簡單範例說明自我一致性的概念：
提示： “農夫有若干隻雞和牛。雞會下蛋。計算農夫每天得到的蛋總數。”
模型可能提供不同的輸出：
- 輸出 1： “農夫每天得到 24 顆蛋，因為有 12 隻雞，每隻下 2 顆蛋。”
- 輸出 2： “蛋的總數是 24，計算方式為 12 隻雞乘以每隻 2 顆蛋。”
- 輸出 3： “蛋的計算結果是 12 乘以 2，等於 24。”
從這些輸出可以看出，答案為 24 顆蛋有明顯的多數共識。這個多數答案將被選為最終、更可靠的結果。
思維樹
思維樹（Tree of Thoughts, ToT）是一種旨在提升大型語言模型推理能力的提示技巧。它特別適用於需要層次化或結構化方法解決的複雜任務。ToT 提示模型將問題分解成較小的子問題，然後類似樹枝從樹幹生長的方式，逐步解決每個子問題。
如需更多提示技巧，可以造訪“提示工程指南”網站。
頂尖的 LLM API 用於 AI 問答
Novita AI 為開發者提供效能強大且成本效益高的 LLM API。以下是 Novita AI 平台上受歡迎的 LLM API：
Novita AI 上的 Llama-3-8b-instruct 與 Llama-3-70b-instruct
Meta 最新的模型系列（Llama 3）推出了多種尺寸與風格的版本。Llama-3-8b-instruct 與 Llama-3-70b-instruct 針對高品質對話使用場景進行了最佳化。在人類評估中，它們展現了與頂尖閉源模型相當的強大效能。
Novita AI 上的 Hermes-2-pro-llama-3-8b
Hermes-2-pro-llama-3-8b 是 Nous Hermes 2 的升級重訓練版本，包含更新並清理過的 OpenHermes 2.5 資料集，以及內部開發的新功能呼叫與 JSON 模式資料集。
Novita AI 上的 Mistral-7b-instruct
Mistral-7b-instruct 是一款高效能、業界標準的 7.3B 參數模型，針對速度與上下文長度進行了最佳化。
Novita AI 上的 Mythomax-l2-13b
這個合併模型 Mythomax-l2-13b 的理念是：每一層由多個張量組成，這些張量分別負責特定功能。使用 MythoLogic-L2 的強健理解能力作為輸入，並以 Huginn 的廣泛寫作能力作為輸出，似乎產生了一個在兩方面都表現出色的模型，證實了我的理論。（更多細節將於稍後公布）。
Novita AI 上的 Openhermes-2.5-mistral-7b
Openhermes-2.5-mistral-7b 是技術先進的 Mistral 微調模型，延續了 OpenHermes 2 模型，並在額外的程式碼資料集上進行了訓練。
請造訪 Novita AI 網站，了解更多關於定價與其他可用模型的資訊。
此外，您可以在 Novita AI Playground 免費試用我們的 LLM。
在專案中實作 AI 回答問題
隨著語言模型持續進步，開發者可以利用強大的 AI 問答能力來增強各種應用。以下是一些你可以使用大型語言模型（LLM）API 來實現 AI 驅動問答的場景：
客戶支援聊天機器人
將 AI 問答整合到客戶服務機器人中，為使用者查詢提供快速準確的回應。這可以加快問題解決速度、提升客戶滿意度，並減輕人類客服人員的負擔。
知識管理系統
開發知識管理解決方案，讓使用者能夠透過 AI 驅動的問答功能，從組織的內部知識庫或其他資料來源中提問並取得資訊。
教育應用
將 AI 問答整合到線上學習平台、家教系統與虛擬教室中，為學生提供個人化支援，回答他們的問題，並對課程教材進行解說。
研究與分析工具
為研究人員、分析師與領域專家提供 AI 問答功能，能夠從大量數據、文件與研究論文中快速綜合資訊，輔助他們的工作。
應用程式內使用者協助
將 AI 問答功能直接嵌入應用程式的使用者介面，讓使用者無需瀏覽複雜的說明文件或搜尋社群論壇，就能立即獲得問題的答案。
AI 伴侶聊天
開發能夠進行開放式對話、提供陪伴，並回答各種問題的 AI 驅動聊天機器人，創造更個人化、更豐富的使用者體驗。
結論
總而言之，AI 回答問題的能力源自先進的 NLP 技術，包括神經網路與 Transformer 架構。我們看到 AI 系統如何從簡單的聊天機器人演進為能夠進行細膩對話的複雜模型。評估這些系統涉及多種基準測試，而有效的互動則需要深思熟慮的提示工程。隨著 AI 持續進步，其在客戶支援、教育、研究等領域的應用將變得越來越有影響力。透過理解這些關鍵要點，你將能更深刻地體會 AI 在回答問題方面的卓越能力與未來潛力。
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