Quando pede ao modelo para explicar o seu raciocínio, o modelo responde com os passos que usa para resolver o problema. Este processo pode, por vezes, melhorar a precisão e a nuance, especialmente para consultas desafiantes.
Os passos de raciocínio estão incluídos na resposta. Para analisar os passos de raciocínio da resposta que procura, pode especificar um formato de saída através de XML ou outros separadores.
Exemplos
Por exemplo, suponha que está a escrever um blogue de culinária e quer que o modelo lhe diga como os leitores podem interpretar diferentes partes do blogue. Se não der instruções ao modelo para explicar o seu raciocínio, a resposta do modelo pode não ser tão útil quanto gostaria:
| Sem raciocínio |
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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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Embora tenha aprendido como o modelo prevê a forma como os leitores podem interpretar a frase, pode ser-lhe útil compreender melhor as previsões específicas que o modelo fez para produzir a resposta. Conforme demonstrado no exemplo seguinte, a qualidade da resposta também pode melhorar:
| Explique o raciocínio |
|---|
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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Outra técnica que pode usar para melhorar a resposta do modelo é dar-lhe instruções para pensar passo a passo e explicar o seu raciocínio. Isto requer que o modelo divida a entrada em passos e forneça o raciocínio que está a usar para resolver o problema:
| Pense passo a passo |
|---|
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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Ao pedir ao modelo para imprimir o respetivo processo de raciocínio, o modelo gerou uma resposta mais detalhada e aprendeu mais sobre como gerou essa resposta.
O que se segue?
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