PROMPTING MACHINE-LEARNED MODELS USING CHAINS OF THOUGHT

Example embodiments of aspects of the present disclosure provide an example computer-implemented method for improved prompting of a machine-learned model. The example method can include obtaining an instructive sequence descriptive of an instructive query, an instructive response, and an instructive trace of intermediate states from the instructive query to the instructive response. The example method can include inputting, to a machine-learned model, the instructive sequence and an operative query, wherein the machine-learned model is configured to process the operative query with attention over the instructive sequence. The example method can include generating, using the machine-learned model and responsive to the operative query, an operative response. Des modes de réalisation donnés à titre d'exemple d'aspects de la présente divulgation concernent un exemple de procédé mis en œuvre par ordinateur pour une invite améliorée d'un modèle appris par machine. Le procédé donné à titre d'exemple peut consister à obtenir une séquence d'instruction décrivant une interrogation d'instruction, une réponse d'instruction et une trace d'instruction d'états intermédiaires de l'interrogation d'instruction à la réponse d'instruction. Le procédé donné à titre d'exemple peut consister à entrer, dans un modèle appris par machine, la séquence d'instruction et une interrogation fonctionnelle, le modèle appris par machine étant configuré pour traiter l'interrogation fonctionnelle avec attention sur la séquence d'instruction. Le procédé donné à titre d'exemple peut consister à générer, à l'aide du modèle appris par machine et en réponse à l'interrogation fonctionnelle, une réponse fonctionnelle.