이유를 설명하도록 모델에 지시

모델에서 추론을 설명하도록 지시하면 모델은 문제를 해결하기 위해 사용하는 단계로 응답합니다. 특히 까다로운 쿼리의 경우 이 프로세스를 통해 정확성과 미묘한 차이가 발생할 수 있습니다.

추론 단계는 응답의 일부로 포함됩니다. 찾고 있는 답변에서 추론 단계를 파싱하려면 XML 또는 기타 구분 기호를 사용하여 출력 형식을 지정하면 됩니다.

예시

예를 들어 요리 블로그를 작성하고 있으며 독자가 블로그의 여러 부분을 어떻게 해석할 수 있는지 모델에 알려주고 싶다고 가정해 보겠습니다. 모델에 추론을 설명하도록 지시하지 않으면 모델의 응답이 원하는 만큼 유용하지 않을 수 있습니다.

추론 없음 
    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.

모델이 독자의 문장 해석 방식을 예측하는 방법에 대해 배웠다면, 모델이 응답을 생성하기 위해 수행한 구체적인 예측에 대해 자세히 알아보는 것이 유용할 수 있습니다. 다음 예에서 볼 수 있듯이 응답의 품질도 개선될 수 있습니다.

추론 설명 
    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.

모델의 응답을 개선하는 데 사용할 수 있는 또 다른 기술은 모델에서 단계별로 생각하고 추론을 설명하도록 지시하는 것입니다. 이를 위해서는 모델이 입력을 여러 단계로 분류하고 문제를 해결하는 데 사용하는 추론을 제공해야 합니다.

단계별로 생각하기 
    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."
        }
      ]
    }

모델에 사고 과정을 출력하도록 요청하면 모델이 보다 철저한 응답을 생성하고 사용자는 모델이 이러한 응답을 생성하는 방법을 자세히 알 수 있습니다.

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