分かりやすくプロンプトテクニックを紐解く試み【Self-Consistency】

今回も用語解説（私も書きながら勉強中…）です。

前回を読まれていない方は、この機会にぜひご一読ください。

例によって参考にさせていただいたサイトを掲載します。
（論文を参考にしっかり解説されているので、英語でもいいよ！という方は是非原著をお読み頂ければと思います。）

Learn Prompting: Your Guide to Communicating with AI

Self-Consistencyとは？

いつも通り定義を確認します。

Self-consistency is an approach that simply asks a model the same prompt multiple times and takes the majority result as the final answer. It is a follow up to CoT prompting, and is more powerful when used in conjunction with it.

https://learnprompting.org/docs/intermediate/self_consistency

「Self-Consistency」は、
「回答結果としてほしいものに対して、回答と同じような論理で構成された文章例を大量に学習させる」技術です。

なんだか前回、前々回と解説していた「CoT（Chain of Thought）」に似ていますが、実際に定義には「CoT」を強化するような技術であると書かれています。

さっそく実装例を見ていきましょう。（今回はプロンプトが長いです。長さだけ体感してもらえれば…と思います。）

優秀だ…
かなり昔ですが、AIがセンター試験の英語を解いて9割越えをたたき出した話を思い出しました。

回答の例を示すという点では、「CoT」と同じですが、こちらは物量作戦といったところでしょうか。

むしろ、「CoT」の集合体が「Self Consistency」といえますね。