Nel panorama in continua evoluzione dell’intelligenza artificiale (IA), emergono costantemente nuove metodologie progettate per migliorare le capacità dei modelli linguistici. Una di queste tecniche innovative è lo “Scratchpad”, un approccio che mira a rafforzare il pensiero strutturato all’interno dei modelli di IA, consentendo loro di affrontare compiti complessi con maggiore efficacia.
Tradizionalmente, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) eccellono in compiti che richiedono una singola passata, come la generazione di testo realistico o la sintesi di programmi informatici. Tuttavia, incontrano difficoltà quando si tratta di compiti che necessitano di calcoli multi-step non limitati, come l’addizione di numeri interi o l’esecuzione di programmi. Sorprendentemente, si è scoperto che questi stessi modelli sono in grado di eseguire calcoli multi-step complessi, anche in regime di few-shot, quando vengono istruiti a eseguire l’operazione “passo dopo passo”, mostrando i risultati dei calcoli intermedi. In particolare, i transformer possono essere addestrati a eseguire calcoli multi-step chiedendo loro di emettere passaggi di calcolo intermedi in uno “scratchpad”. Su una serie di compiti sempre più complessi, che vanno dall’addizione lunga all’esecuzione di programmi arbitrari, è stato dimostrato che gli scratchpad migliorano notevolmente la capacità dei modelli linguistici di eseguire calcoli multi-step.
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La tecnica dello Scratchpad si basa sull’idea di fornire ai modelli IA uno spazio dedicato per annotare i passaggi intermedi durante il processo di risoluzione dei problemi. Questo approccio emula il modo in cui gli esseri umani affrontano compiti complessi: scomponendo il problema in parti più gestibili e annotando i passaggi intermedi per mantenere la chiarezza e la coerenza nel processo di pensiero.
Implementando uno scratchpad, i modelli IA possono registrare i loro pensieri intermedi, consentendo una migliore gestione delle informazioni e una maggiore trasparenza nel processo decisionale. Questo non solo migliora la precisione delle risposte generate, ma offre anche agli utenti una visione più chiara del percorso logico seguito dal modello per arrivare a una determinata conclusione.
Un esempio pratico dell’applicazione dello Scratchpad è nel campo della risoluzione di problemi matematici complessi. Tradizionalmente, i modelli IA potrebbero fornire una risposta finale senza mostrare i passaggi intermedi, rendendo difficile per gli utenti comprendere il processo seguito. Con l’uso dello scratchpad, il modello può presentare ogni passaggio del calcolo, offrendo una trasparenza che facilita la verifica e la comprensione del risultato finale.
Oltre alla matematica, lo Scratchpad trova applicazione in vari domini, come la programmazione, la logica e la risoluzione di problemi in generale. Ad esempio, durante la generazione di codice, un modello IA può utilizzare lo scratchpad per annotare le decisioni prese in ogni fase, facilitando la comprensione del codice generato e rendendo più semplice l’individuazione e la correzione di eventuali errori.
L’adozione della tecnica dello Scratchpad rappresenta un passo significativo verso lo sviluppo di modelli IA più trasparenti e affidabili. Offrendo una finestra sul processo di pensiero interno del modello, gli utenti possono acquisire maggiore fiducia nelle risposte fornite e comprendere meglio le capacità e i limiti dell’IA.