LLMにまず前提から尋ることで出力精度を向上させる『ステップバック・プロンプティング』と実行プロンプト | AIDB

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• 推論の性能を上げる「ステップバック・プロンプティング」

• 簡単に言えば、現在のLLMは「考える過程」でしばしば間違いを犯し、その結果として誤った結論に至る可能性があります。

• まずは高次の概念や原則（要するに前提）に関する質問を最初に提示することで、特定の詳細から高レベルの概念や原則を導き出します。

• 確認した前提に基づいて、本来の質問における解決策を推論します。

• Chain of Thought（連鎖的思考）とは、問題解決の過程を段階的に進めるように指示するプロンプト技術です。「ステップバイステップで取り組んでください」といった指示プロンプトを与えることによって実行でき、推論の各ステップが明確になります。

• この技術は中間の推論ステップでエラーが発生する可能性もあります。

• Take a Deep Breathe（深呼吸）とは、推論の精度を向上させるためのプロンプト技術です。例えば「深呼吸してから取り組んでください」といった指示プロンプトによって実行できます。モデルがより慎重に問題解決に取り組めるようにするテクニックです。

• ステップバック・プロンプティングは、従来のプロンプト技術であるChain of Thought（CoT）とTake a Deep Breathe（TDB）と比較しても、最も高い性能を発揮しました。