Lorsque vous demandez au modèle d'expliquer son raisonnement, il répond avec les étapes qu'il utilise pour résoudre le problème. Ce processus permet parfois d'améliorer la précision et les nuances, en particulier pour les requêtes complexes.
Les étapes du raisonnement sont incluses dans la réponse. Pour analyser les étapes de raisonnement à partir de la réponse que vous recherchez, vous pouvez spécifier un format de sortie à l'aide de XML ou d'autres séparateurs.
Examples
Par exemple, supposons que vous écriviez un blog de cuisine et que vous souhaitiez que le modèle vous indique comment les lecteurs peuvent interpréter différentes parties du blog. Si vous ne demandez pas au modèle d'expliquer son raisonnement, la réponse du modèle peut ne pas être aussi utile que vous le souhaitez :
| Aucun raisonnement |
|---|
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.
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Bien que vous ayez découvert la manière dont le modèle prédit l'interprétation de la phrase par les lecteurs, il peut être utile de vous renseigner sur les prédictions spécifiques que le modèle a effectuées pour produire la réponse. Comme le montre l'exemple suivant, la qualité de la réponse peut également s'améliorer :
| Expliquer le raisonnement |
|---|
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.
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Une autre technique que vous pouvez utiliser pour améliorer la réponse du modèle consiste à lui demander de penser par étapes et d'expliquer son raisonnement. Pour cela, le modèle décompose l'entrée en étapes et en fournit le raisonnement pour résoudre le problème :
| Réfléchir étape par étape |
|---|
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."
}
]
}
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En invitant le modèle à expliquer son processus de réflexion, il a généré une réponse plus complète, et vous en avez appris davantage sur la façon dont il a généré cette réponse.
Étapes suivantes
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