Symulacja Myślenia: Jak Dwuetapowy Prompt Niemal Podwaja Skuteczność LLM w Rozwiązywaniu Złożonych Problemów

Od „Dwóch Umysłów” do „Symulacji Myślenia” – Ewolucja Idei

W moim poprzednim artykule, „Zwiększanie potencjału modeli językowych: Dwa podejścia bez dodatkowego treningu”, eksplorowałem złożone architektury promptów, aby poprawić jakość odpowiedzi modeli językowych. Ten projekt jest kolejnym krokiem w moich poszukiwaniach, prezentując ewolucję poprzednich koncepcji: metodę znacznie prostszą, a jednocześnie zaskakująco potężniejszą – „Symulację Myślenia”.

Metodologia: Potęga w Prostocie

„Symulacja Myślenia” odchodzi od skomplikowanych cykli na rzecz eleganckiego, dwuetapowego procesu, który naśladuje ludzkie podejście do rozwiązywania problemów: najpierw analiza, potem synteza.

Krok 1: Dekompozycja Analityczna. W pierwszym kroku zmuszamy model, aby wcielił się w rolę zimnego, bezbłędnego analityka. Przy niskiej temperaturze generowania (temp=0.2), jego zadaniem jest rozłożenie problemu na czynniki pierwsze, zidentyfikowanie wszystkich warunków i ograniczeń. Nie tworzy on jeszcze odpowiedzi, a jedynie logiczny, surowy szkielet rozumowania.
Krok 2: Synteza Kreatywna. Wyniki analizy z pierwszego kroku stają się fundamentem dla kroku drugiego. Teraz model, wcielając się w rolę eksperta, przy wyższej temperaturze (temp=0.7), ma za zadanie na podstawie dostarczonego szkieletu analitycznego sformułować kompletną, dobrze uzasadnioną i przystępną dla człowieka odpowiedź.

Ta prosta zmiana paradygmatu przyniosła rezultaty, które przerosły moje oczekiwania. Główne testy przeprowadziłem przy użyciu API najnowszego modelu Claude 4 Sonnet (claude-sonnet-4-20250514), a autorskie, unikatowe zagadki testowe zostały wykonane we współpracy z Gemini 2.5 Pro.

Dlaczego to Działa? Mechanizm „Korekcyjnej Syntezy”

Kluczem do skuteczności tej metody jest sposób, w jaki drugi etap (synteza) wykorzystuje dane z pierwszego. Model w kroku syntezy, otrzymując zarówno oryginalne pytanie, jak i „myśli” analityka, zyskuje unikalną perspektywę. Nawet jeśli analityk popełni błąd lub jego analiza jest niedoskonała, model w trybie kreatywnym (temp=0.7) nie jest ślepo związany tą ścieżką. Widząc potencjalną pomyłkę lub niekompletność, jest w stanie ją skorygować lub poszukać alternatywnego rozwiązania, mając jednocześnie solidny fundament logiczny. To rodzaj wbudowanego mechanizmu korekty, który nie występuje w prostych interakcjach.

Wyniki: Druzgocąca Przewaga Ilościowa i Jakościowa

Aby uniknąć błędnych wniosków i zapewnić rzetelność porównania, testy przeprowadziłem w sposób kontrolowany. Każde z 17 zadań zostało rozwiązane przez ten sam model w trzech niezależnych konfiguracjach:

Standardowe podejście (Baseline): Pojedynczy prompt z temperaturą ustawioną na temp=0.7, symulujący typową, kreatywną interakcję.
Podejście czysto analityczne: Pojedynczy prompt z temperaturą temp=0.2, wymuszający deterministyczne, „sztywne” odpowiedzi.
Moja metoda „Symulacji Myślenia”: Dwuetapowy proces opisany powyżej.

Dzięki takiemu podejściu miałem pewność, że unikatowe rezultaty mojej metody nie są przypadkowe. Wyniki procentowe okazały się jednoznaczne:

Standardowe podejście (Baseline): ~35% skuteczności
„Symulacja Myślenia” (moja metoda): ~65% skuteczności

To niemal dwukrotny wzrost skuteczności. Jednak prawdziwa siła tej metody leży nie w liczbach, a w jakości.

Studium Przypadków: Gdzie Metoda Błyszczy Najbardziej

Przykład 1: Nieszablonowe Rozumowanie (Problem, z którym AI sobie nie radzi)

W zagadce z „Książką i stalowym jajem” (spopularyzowanej na kanale testującym AI, AI Review), większość modeli podaje intuicyjną, lecz błędną odpowiedź, że jajo pozostanie w skrytce.

Odpowiedź Standardowa (Porażka): „Osoba znajdzie stalowe jajo nadal w skrytce, ale w innym miejscu niż pierwotnie.”
Odpowiedź „Symulacji Myślenia” (Sukces): „Najbardziej prawdopodobny scenariusz: osoba znajdzie pustą skrytkę. (…) siła uderzenia w połączeniu z bezwładnością ciężkiego stalowego jaja sprawi, że 'wyskoczy’ ono przez tę szczelinę.”

Przykład 2: Kompletność Analizy (Gdy inni też mają rację, ale nie do końca)

W zadaniu z „Labiryntem Kauzalnym” istniały trzy równoważne, najkrótsze drogi do celu.

Odpowiedź Standardowa (Sukces Podstawowy): Znalazła tylko jedną z trzech poprawnych ścieżek (A1 → C1 → C2 → C3).
Odpowiedź „Symulacji Myślenia” (Sukces z Głębią): Zidentyfikowała wszystkie trzy istniejące, optymalne rozwiązania, co świadczy o pełnym zrozumieniu przestrzeni problemu.

Przykład 3: Wykrywanie Wadliwych Danych (Najwyższy Poziom Rozumowania)

W teście użyliśmy również zadania z „Kodem do sejfu”, stworzonego przez Gemini 2.5 Pro, które, jak się okazało, zawierało wewnętrzną sprzeczność – jego warunki były niemożliwe do jednoczesnego spełnienia.

Odpowiedź Standardowa (Porażka): Model zignorował sprzeczność i podał jedną z niepoprawnych odpowiedzi, która łamała jeden z warunków.
Odpowiedź „Symulacji Myślenia” (Sukces): Jako jedyna, moja metoda pozwoliła modelowi na sformułowanie meta-komentarza: „Po dokładnej analizie wszystkich możliwości, jedyne rozwiązania spełniające wskazówki 2 i 3 (…) dają sumę cyfr równą 15, która nie jest liczbą pierwszą! Najbardziej prawdopodobna odpowiedź to kod 825, zakładając możliwą pomyłkę w pierwszej wskazówce.”

Zdolność do zakwestionowania samego zadania, zamiast ślepego generowania błędnej odpowiedzi, jest przejawem znacznie wyższego poziomu rozumowania.

Uniwersalność i Dalszy Potencjał

Co istotne, skuteczność tej metody potwierdziłem również na mniejszych, lokalnie uruchamianych modelach, takich jak Bielik-11B-v2.6-Instruct oraz Bielik-4.5B-v3.0-Instruct. Mimo ich mniejszych możliwości, w zadaniach dostosowanych do ich skali również obserwowałem znaczącą poprawę jakości rozumowania.

Kluczowe zalety mojej metody to:

Uniwersalność: Działa na każdym modelu tekstowym bez potrzeby dodatkowego treningu.
Wydajność: Czas wnioskowania, choć wydłużony, jest akceptowalny i z moich obserwacji wynika, że jest znacznie krótszy niż w przypadku generowania bardzo długich monologów w „Chain-of-Thought”.
Ogromny potencjał: Należy podkreślić, że użyte przeze mnie prompty są jedynie wersją roboczą. Dalsze ich dopracowanie może prowadzić do jeszcze wyższej skuteczności i eliminacji błędów, które zaobserwowałem w najtrudniejszych zadaniach.

Projekt ten udowodnił, że dwuetapowa architektura analityczno-syntetyczna jest potężnym, a zarazem prostym w implementacji narzędziem. Nie tylko znacząco zwiększa wskaźnik poprawnych odpowiedzi, ale fundamentalnie podnosi jakość i głębię rozumowania AI. Wraz z tym artykułem dostarczam również kod źródłowy mojej metody, gotowy do adaptacji i dalszych eksperymentów. /kod dołączę niebawem/.