A Chain of Draft (CoD) promptolás egy újszerű technika, amely jelentősen javítja a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) használatának hatékonyságát úgy, hogy közben csökkenti a szükséges szöveg mennyiségét és a feldolgozási időt. Ez a Zoom AI kutatói által 2025 februárjában kifejlesztett módszer az emberi problémamegoldás természetes tömörségét utánozza, és akár 92%-kal is olcsób lehet, miközben fenntartja vagy akár javítja is a válaszok pontosságát.
A promptolási technikák evolúciója
A nagy nyelvi modellek használata során különböző módszerekkel fogalmazhatjuk meg kéréseinket. Érdemes megérteni, honnan indult és hová fejlődött ez a terület, hogy világosan lássuk a Chain of Draft jelentőségét.
Az alapvető promptolástól a gondolatláncig
A hagyományos, egyszerű promptolás esetén közvetlenül tesszük fel a kérdést a modellnek, amely azonnal választ ad részletes magyarázat nélkül. Bár ez a módszer tokenhatékony, gyakran pontatlan eredményeket hoz összetett problémáknál. Például ha azt kérdezzük: „Mennyit fizet egy vállalkozás 2 millió forint 27%-os ÁFA-tartalmú beszerzés után?”, kaphatunk egy gyors, de esetleg helytelen választ részletes levezetés nélkül.
A következő fejlődési lépcsőfok a Chain of Thought (CoT, magyarul gondolatlánc) promptolás, amely arra ösztönzi a modellt, hogy lépésről lépésre mutassa be gondolkodási folyamatát. A magyar szakirodalomban ezt néha „gondolatlánc promptolásnak” is nevezik. Ez a módszer különösen hasznos összetettebb feladatoknál, mivel a részletes gondolkodási folyamat során a modell könnyebben észreveheti és kijavíthatja az esetleges hibákat.
A gondolatlánc módszer jelentősen javítja a pontosságot, de hátránya, hogy nagyon „szószátyár”, sok tokent használ és lelassítja a válaszadást. Egy egyszerű számítási feladatnál is hosszú magyarázatot adhat, ami növeli a költségeket és a várakozási időt.
Chain of Draft: A tömörség ereje
A Chain of Draft (vázlatlánc) promptolás megtartja a lépésenkénti gondolkodás előnyeit, miközben drasztikusan csökkenti a szószátyárságot. A lényege roppant egyszerű: arra utasítjuk a nyelvi modellt, hogy lépésről lépésre gondolkodjon, de minden gondolkodási lépést mindössze körülbelül öt szóban fogalmazzon meg. Ez a megközelítés utánozza, ahogyan az emberek természetesen externalizálják gondolkodási folyamatukat bonyolult problémák megoldásakor – minimális vázlatokat készítünk, amelyek csak a kritikus köztes eredményeket rögzítik, anélkül, hogy minden részletet megfogalmaznánk.
Hogyan működik a Chain of Draft promptolás a gyakorlatban?
A Chain of Draft promptolás implementálása meglepően egyszerű. Lényegében egy olyan rendszerutasítást adunk a modellnek, mint például: „Gondolkodj lépésről lépésre, de minden gondolkodási lépéshez csak minimális vázlatot készíts, legfeljebb 5 szóval. A válasz végén egy #### elválasztó után add meg a végső választ.”
Szemléltető példák
Nézzünk egy konkrét példát, hogyan alakul át ugyanaz a feladat a különböző promptolási technikákkal:
Példa feladat: „Zsuzsi 120 000 Ft-ot fektetett be, ami évi 8%-os hozamot hoz. Mennyi pénze lesz 3 év múlva?”
Standard promptolás válasza:
„Zsuzsinak 3 év múlva 150 994 Ft-ja lesz.”
Chain of Thought promptolás válasza:
„Zsuzsi kezdetben 120 000 Ft-ot fektetett be, ami évi 8%-os hozamot hoz. Az első év végén a pénze: 120 000 Ft × (1 + 0,08) = 120 000 Ft × 1,08 = 129 600 Ft. A második év végén a pénze: 129 600 Ft × 1,08 = 139 968 Ft. A harmadik év végén a pénze: 139 968 Ft × 1,08 = 151 165,44 Ft, vagyis kerekítve 151 165 Ft. Tehát Zsuzsinak 3 év múlva 151 165 Ft-ja lesz.”
Chain of Draft promptolás válasza:
„120000 × 1,08 = 129600. 129600 × 1,08 = 139968. 139968 × 1,08 = 151165,44. #### 151 165 Ft”
Látható, hogy a Chain of Draft megőrzi a pontos számítási lépéseket, miközben elhagyja az összes felesleges magyarázó szöveget, így ugyanazt a helyes eredményt kapjuk sokkal kevesebb tokennel.
Hasonlóképpen, logikai következtetési feladatoknál is hatékonyan működik:
Példa feladat: „Ha minden rózsa piros, és néhány virág rózsa, mit állíthatunk biztosan?”
Chain of Draft válasz:
„Rózsák pirosak. Néhány virág rózsa. Következtetés: Néhány virág piros. #### Néhány virág piros.”
Üzleti előnyök és alkalmazási területek
A Chain of Draft promptolás számos kézzelfogható előnyt kínál az üzleti felhasználók számára:
1. Jelentős költségmegtakarítás
A kutatások azt mutatják, hogy a CoD akár 80-90%-kal is csökkentheti a tokenfelhasználást a Chain of Thought promptoláshoz képest. Mivel a legtöbb kereskedelmi LLM API tokenalapú árazással működik (teát szöveg mennyiséggel arányos), ez közvetlen költségmegtakarítást jelent, különösen nagy forgalmú alkalmazásoknál vagy nagy mennyiségű AI-interakció esetén.
2. Gyorsabb válaszidő
A kevesebb token feldolgozása jelentősen csökkenti a válaszadási időt. A kísérletek azt mutatják, hogy a Chain of Draft átlagosan 76,2%-kal csökkentette a latenciát a GPT-4o és 48,4%-kal a Claude 3.5 esetében. Ez különösen fontos a valós idejű alkalmazásoknál, ahol a gyors válaszadás kritikus, például ügyfélszolgálati chatek, mobil asszisztensek vagy interaktív eszközök esetén.
3. Pontosság megőrzése vagy javítása
Talán a legmeglepőbb, hogy ezek a hatékonysági előnyök nem járnak a pontosság rovására – sőt, bizonyos esetekben még javítják is azt. A kutatások azt mutatják, hogy a CoD fenntartja vagy javítja a pontosságot (kevesebb a hallucináció) a különböző gondolkodási feladatoknál a Chain of Thought-hoz képest. Például a szimbolikus érvelési feladatoknál a CoD 100%-os pontosságot ért el, miközben 68-86%-kal csökkentette a tokenfelhasználást (kapcsolódó cikk).
Gyakorlati alkalmazási területek
A Chain of Draft különösen értékes lehet az alábbi üzleti területeken:
- Adatelemzés és riportok
Adatelemzési feladatoknál a CoD segíthet a számítások hatékony elvégzésében és a következtetések tömör megfogalmazásában. Például:
Prompt: „Elemezd az alábbi negyedéves értékesítési adatokat és számold ki a növekedési rátát. Használj Chain of Draft módszert, minden lépésben maximum 5 szóval, majd add meg a végső következtetést #### után.”
- Dokumentumfeldolgozás és információkinyerés
Szerződések, jelentések vagy egyéb üzleti dokumentumok elemzésekor a CoD segíthet a kulcsinformációk hatékony kinyerésében:
Prompt: „Olvasd el az alábbi szerződést és azonosítsd a legfontosabb feltételeket. Chain of Draft módszerrel, lépésenként maximum 5 szóval jelöld ki a kritikus pontokat, majd #### után foglald össze a szerződés lényegét.”
- Üzleti döntéstámogatás
Összetett üzleti döntések esetén a CoD segíthet a különböző tényezők gyors és hatékony mérlegelésében:
Prompt: „Értékeld az alábbi beruházási lehetőséget a megadott kritériumok alapján. Chain of Draft módszerrel, minden lépésben maximum 5 szóval add meg a megtérülési számításokat, majd #### után add meg a végső ajánlást.”
Tippek és legjobb gyakorlatok
A Chain of Draft hatékony alkalmazásához érdemes megfogadni az alábbi tippeket:
1. Pontos utasítás
Az instrukciót pontosan fogalmazzuk meg, például: „Gondolkodj lépésről lépésre, de minden lépést maximum 5 szóban fogalmazz meg. A végső választ #### után add meg.”
2. Példák bemutatása
A prompt részeként érdemes egy-két példát is megadni, ami bemutatja a várt formátumot. Ez segít a modellnek megérteni, milyen típusú tömör válaszokat várunk.
3. Elválasztó használata
Minden esetben használjunk egyértelmű elválasztót (pl. ####) a gondolkodási folyamat és a végső válasz között. Ez megkönnyíti a végeredmény kinyerését automatizált feldolgozáshoz.
4. Feladattípushoz igazítás
Különböző típusú feladatokhoz kismértékben módosítsuk az utasítást:
- Matematikai problémáknál: „Oldja meg ezt a problémát Chain of Draft módszerrel. Minden lépésben csak a kulcsszámításokat add meg maximum 5 szóban.”
- Logikai feladatoknál: „Értékeld ezt a logikai problémát Chain of Draft módszerrel. Minden következtetési lépést maximum 5 szóban fogalmazz meg.”
5. Iteratív finomítás
Ha az első válasz nem elég pontos vagy túl tömör, ne féljünk finomítani a promptot. Például kérhetjük, hogy bizonyos lépéseknél legyen kicsit részletesebb.
Összegzés
A Chain of Draft promptolás egy rendkívül hatékony eszköz lehet az AI-használatának optimalizálására. A technika egyszerű elve – a gondolkodás lépéseinek minimális szavakkal történő rögzítése – drámaian csökkentheti a tokenfelhasználást, a válaszidőt és a költségeket, miközben fenntartja vagy akár javítja is a válaszok pontosságát.
Ez az innovatív technika különösen értékes lehet olyan vállalatok számára, amelyek nagy mennyiségű AI-interakciót használnak, szöveg (token) mennyiség arányosan fizetnek, vagy valós idejű válaszokat igényelnek. A Chain of Draft egyszerűen implementálható bármely meglévő nyelvi modellel, nem igényel speciális modellmódosításokat vagy finomhangolást, így azonnal alkalmazható a gyakorlatban.
Vélemény, hozzászólás?
Hozzászólás küldéséhez be kell jelentkezni.