Este artigo faz parte de uma série sobre o Estrutura do Sens-AI– hábitos práticos para aprender e codificar com a IA.
Em “A estrutura do Sens-AI: ensinando os desenvolvedores a pensar com a IA”Eu introduzi o conceito de Loop de rehash– Esse padrão frustrante em que as ferramentas de IA continuam gerando variações da mesma resposta errada, não importa como você ajuste seu immediate. É um dos modos de falha mais comuns no desenvolvimento assistido pela AA e merece uma aparência mais profunda.
A maioria dos desenvolvedores que usam a IA em seu trabalho de codificação reconhecerá um loop de rehash. A IA gera código que está quase certo – clique o suficiente para você pensar que mais um ajuste o corrigirá. Então você ajusta seu immediate, adicione mais detalhes, explique o problema de maneira diferente. Mas a resposta é essencialmente a mesma solução quebrada com alterações cosméticas. Diferentes nomes de variáveis. Operações reordenadas. Talvez um ou dois comentários. Mas, fundamentalmente, é a mesma resposta errada.
Reconhecendo quando você está preso
Os loops de rehash são frustrantes. O modelo parece tão próximo de entender o que você precisa, mas simplesmente não pode levá -lo até lá. Cada iteração parece um pouco diferente, o que faz você pensar que está progredindo. Em seguida, você testa o código e ele falha exatamente da mesma maneira, ou recebe os mesmos erros, ou apenas reconhece que é uma solução que você já viu e descartou várias vezes.
A maioria dos desenvolvedores tenta escapar através de mudanças incrementais – acumulando detalhes, reformulando instruções, cutucando a IA em direção a uma correção. Esses ajustes normalmente funcionam durante as sessões regulares de codificação, mas em um loop de rehash, eles levam de volta ao mesmo conjunto de respostas restritas. Você não pode dizer se não há solução actual, se você está fazendo a pergunta errada ou se a IA está alucinando uma resposta parcial e muito confiante de que funciona.
Quando você está em um loop de rehash, a IA não está quebrada. Está fazendo exatamente o que foi projetado para fazer – gerando a resposta mais provável estatisticamente que pode, com base nos tokens em seu immediate e na visão limitada que tem da conversa. Uma fonte do problema é o Janela de contexto– Um limite arquitetônico para quantos tokens o modelo pode processar de uma só vez. Isso inclui seu immediate, qualquer código compartilhado e o restante da conversa – geralmente alguns milhares de tokens. O modelo usa toda essa sequência para prever o que vem a seguir. Depois de amostrar os padrões que encontra lá, começa a round.
As variações que você recebe – declarações renovadas, variáveis renomeadas, um ajuste aqui ou ali – não são novas idéias. Eles são apenas o modelo cutucando as coisas no mesmo espaço de probabilidade estreita.
Portanto, se você continuar obtendo a mesma resposta quebrada, o problema provavelmente não é que o modelo não saiba como ajudar. É que você não deu o suficiente para trabalhar.
Quando o modelo fica sem contexto
Um loop de rehash é um sinalize que a IA ficou sem contexto. O modelo esgotou as informações úteis no contexto que você forneceu. Quando você estiver preso em um loop de rehash, trate -o como um sinal em vez de um problema. Descubra qual contexto está faltando e forneça.
Modelos de linguagem grandes não entendem o código da maneira como os humanos. Eles geram sugestões prevendo o que vem a seguir em uma sequência de texto com base em padrões que viram em conjuntos de dados de treinamento maciços. Quando você os solicita, eles analisam sua opinião e prevêem continuações prováveis, mas não têm entendimento actual de seu design ou requisitos, a menos que você forneça explicitamente esse contexto.
Quanto melhor você fornecer, mais útil e precisa serão as respostas da IA. Mas quando o contexto é incompleto ou mal enquadrado, as sugestões da IA podem desviar, repetir variações ou perder o problema actual.
Quebrando do loop
Pesquisar Torna -se especialmente importante quando você atinge um loop de rehash. Você precisa aprender mais antes de reagir – lendo a documentação, esclarecendo os requisitos com colegas de equipe, pensando através de implicações de design ou mesmo iniciando outra sessão para fazer perguntas de pesquisa de um ângulo diferente. Iniciar um novo bate -papo com uma IA diferente pode ajudar, porque seu immediate pode direcioná -lo para uma região diferente de seu espaço de informação e superfície de novo contexto.
Um loop de rehash diz que o modelo está preso tentando resolver um quebra -cabeça sem todas as peças. Ele continua reorganizando os que possui, mas não pode alcançar a solução certa até que você forneça a única peça necessária – esse pouco de contexto que o aponta para uma parte diferente do modelo que não estava usando. Essa peça que falta pode ser uma restrição essencial, um exemplo ou um objetivo que você ainda não explicou. Você normalmente não precisa fornecer muitas informações extras para sair do loop. A IA não precisa de uma explicação completa; Ele precisa de um novo contexto suficiente para conduzi -lo a uma parte de seus dados de treinamento que não estava usando.
Quando você reconhece que está em um loop de rehash, tentar cutucar a IA e o código de vibração é geralmente ineficaz-isso apenas o leva a círculos. (“Codificação de vibração” significa confiar na IA para gerar algo que parece plausível e esperando que funcione, sem realmente digerir a saída.) Em vez disso, comece a investigar o que está faltando. Peça à IA para explicar seu pensamento: “Que suposições você está fazendo?” ou “Por que você acha que isso resolve o problema?” Isso pode revelar uma incompatibilidade – talvez esteja resolvendo o problema errado, ou está faltando uma restrição que você esqueceu de mencionar. Muitas vezes, é especialmente útil abrir um bate -papo com uma IA diferente, descrever o loop de Rehash o mais claramente possível e perguntar qual contexto adicional pode ajudar.
É aqui que o problema do enquadramento realmente começa a importar. Se o modelo continuar circulando o mesmo padrão quebrado, não é apenas um problema imediato – é um sinal de que seu enquadramento precisa mudar.
Problema enquadrar Ajuda você a reconhecer que o modelo está preso no espaço de solução errado. Seu enquadramento fornece à IA as pistas necessárias para montar padrões de seu treinamento que realmente correspondem à sua intenção. Depois de pesquisar o problema actual – não apenas aprimorando as instruções – você pode transformar solicitações vagas em perguntas direcionadas que afastam a IA das respostas padrão e para algo útil.
O bom enquadramento começa ficando claro sobre a natureza do problema que você está resolvendo. O que exatamente você está pedindo ao modelo para gerar? Que informações ele precisa fazer isso? Você está resolvendo o problema certo em primeiro lugar? Muitos avisos fracassados vêm de uma incompatibilidade entre a intenção do desenvolvedor e o que o modelo está realmente sendo solicitado a fazer. Assim como escrever um bom código, um bom aviso depende da compreensão do problema que você está resolvendo e estruturando sua solicitação de acordo.
Aprendendo com o sinal
Quando a IA continua circulando a mesma solução, não é uma falha – as informações são. O Rehash Loop diz algo sobre o seu entendimento do problema ou como você o está comunicando. Uma resposta incompleta da IA geralmente é apenas um passo para obter a resposta certa. Esses momentos não são falhas. Eles são sinais para fazer o trabalho further – geralmente apenas uma pequena quantidade de pesquisa direcionada – que fornece à IA as informações necessárias para chegar ao lugar certo em seu enorme espaço de informação.
Ai não pensa por você. Embora possa fazer conexões surpreendentes recombinando padrões de seu treinamento, ele não pode gerar informações verdadeiramente novas por conta própria. É o seu contexto que ajuda a conectar esses padrões de maneiras úteis. Se você está atingindo o Rehash Loops repetidamente, pergunte a si mesmo: o que a IA precisa saber para fazer isso bem? Que contexto ou requisitos podem estar faltando?
Os loops de rehash são um dos sinais mais claros de que é hora de se afastar da geração rápida e envolver seu pensamento crítico. Eles são frustrantes, mas também são valiosos – dizem exatamente quando a IA esgotou seu contexto atual e precisa da sua ajuda para avançar.