Directional Stimulus (скрытая подсказка) Chain-of-Verification (цепочка проверки)

Self-Consistency (самосогласованность)

Модель создает несколько цепочек рассуждения CoT, сравнивает ответы и выбирает наиболее частый/логичный ответ. Образно говоря CoT как студент, решающий задачу одним способом, а Self-Consistency — как научный совет, проверяющий эту задачу разными методами.

Метод позволяет отсеивать случайные «галлюцинации» модели, выбрать статически значимый ответ, и увидеть альтернативные пути решения. Играет роль своеобразной страховки от ошибок, может увидеть нюансы, которые недоступны для CoT. Увеличивает точность на 10-20% для задач с числовыми/логическими ответами. Лучше всего работает с разнообразными цепочками рассуждений. Используется в критически важных расчетах (финансы, медицина), задачах с вероятностными ответами, при проверке устойчивости решений.

Промпт:

Рассчитай чистую прибыль компании, если: Выручка = 1,200,000 Операционные расходы = 700,000 Налоговая ставка = 30%. Предложи 3 разных способа расчёта и сравни результаты.

Directional Stimulus (скрытая подсказка) Chain-of-Verification (цепочка проверки)