思考の連鎖に安らかに眠れ。 Skeleton of Thoughtのプロンプトをテストしたところ、構造化されたタスクで応答遅延を半分に短縮し、出力の質を向上させています。 ある論文が私のAIテキスト生成の考え方を変えました。 CoTはモデルに同時に考えと書きを強制します。ポイント1はポイント2が始まる前に終わらなければなりません。ポイント2の前にポイント3。すべてのトークンは前のトークンによってブロックされています。 専門家はそういう働き方はしません。 マッキンゼーのコンサルタントはまず各セクションのアウトラインを作成し、その後それぞれを独立して開発します。教授がトピックの骨組みをまとめてから補足します。 SoTはそれに合致しています。 フェーズ1 - スケルトン: モデルは各点の簡易な輪郭を書きます。詳しくは言いません。ただ構造です。 フェーズ2 - 並列充填: 各スケルトンポイントは独立して展開します。ポイント3はポイント2を待っていません。一つの間違った枝が、その後のすべての枝の動きを遅らせるわけではありません。 正確なプロンプト: 「まず、回答の簡潔な骨組みを重要なポイントのリストとして書きなさい。そして、各点を独立して、かつ完全に展開します。フォーマット:[スケルトン]の後に[ポイント1]、[ポイント2]など」と続きます。 SoTが優勢な点: → ハウツーガイドとチュートリアル →リスト記事とランク付けの内訳...