Weisen Sie das Modell an, seine Logik zu erklären.

Wenn Sie das Modell anweisen, seine Logik zu erklären, antwortet das Modell mit den Schritten, die es zur Lösung des Problems verwendet. Eine Ausführung dieses Prozesses kann manchmal die Genauigkeit und Nuancen verbessern, insbesondere bei schwierigen Abfragen.

Die Begründungsschritte sind Teil der Antwort. Um die Begründungsschritte aus der gesuchten Antwort herauszufiltern, können Sie ein Ausgabeformat mithilfe von XML oder anderen Trennzeichen angeben.

Beispiele

Angenommen, Sie schreiben einen Kochblog und möchten, dass das Modell Ihnen zeigt, wie Leser verschiedene Teile des Blogs interpretieren könnten. Wenn Sie das Modell nicht anweisen, seinen Grund zu erklären, ist die Antwort des Modells möglicherweise nicht so nützlich, wie Sie möchten:

Keine Begründung 
    What is the most likely interpretation of this sentence?
    
    The sentence: "The chef seasoned the chicken and put it in the oven because it looked pale."
    
    The chef seasoned the chicken and put it in the oven because it lacked color and needed cooking.

Sie haben zwar gelernt, wie das Modell Leser des Satzes vorhersagt, aber es kann hilfreich sein, mehr über die spezifischen Vorhersagen zu erfahren, die das Modell für die Antwort getroffen hat. Wie im folgenden Beispiel gezeigt, kann sich auch die Qualität der Antwort verbessern:

Gründe erläutern 
    What is the most likely interpretation of this sentence? Explain your reasoning
    
    The sentence: "The chef seasoned the chicken and put it in the oven because it looked pale."
    
      Interpreting "The chef seasoned the chicken and put it in the oven because it looked pale."

      The most likely interpretation is that the chef seasoned the chicken to add flavor and color, then put it in the oven to cook it.

      Here's the reasoning:

      - Seasoning is typically used to enhance the flavor of food. Chefs often use spices, herbs, and other ingredients to make their dishes more appealing.
      - "Pale" suggests the chicken lacked visual appeal before being seasoned. This could imply it was unseasoned or simply lacking color from spices.
      - Putting the chicken in the oven is a common cooking method. The sentence implies the chef's intention is to cook the chicken, not just season it.

      Therefore, the chef's actions are likely aimed at both improving the taste and appearance of the chicken through seasoning and then cooking it in the oven.

Eine weitere Technik zur Verbesserung der Antwort des Modells besteht darin, das Modell anzuweisen, Schritt für Schritt zu denken und die Logik zu erklären. Dazu muss das Modell die Eingabe in Schritte unterteilen und die Begründung angeben, mit der das Problem gelöst werden soll:

Detaillierte Anleitung 
    What is the most likely interpretation of this sentence? Think step by step and print out
    the thinking process.

    Please output in JSON format with final answer in 'answer', and thinking steps in 'think' fields.
    
    The sentence: "The chef seasoned the chicken and put it in the oven because it looked pale."
    
    {
      "answer": "The chef seasoned the chicken to enhance its flavor and put it in the oven to cook it because it appeared to be undercooked.",
      "think": [
        {
          "step": 1,
          "thought": "The chef seasoned the chicken. This suggests that the chef is preparing the chicken for cooking."
        },
        {
          "step": 2,
          "thought": "The chef put the chicken in the oven. This indicates that the chef is cooking the chicken."
        },
        {
          "step": 3,
          "thought": "The sentence states that the chicken looked pale. Pale chicken is often undercooked."
        },
        {
          "step": 4,
          "thought": "Combining these observations, it is most likely that the chef seasoned the chicken to enhance its flavor and put it in the oven to cook it because it appeared to be undercooked."
        }
      ]
    }

Indem das Modell aufgefordert wurde, seinen Denkprozess auszudrucken, hat das Modell eine ausführlichere Antwort generiert und Sie haben mehr darüber erfahren, wie es diese Antwort generiert hat.

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