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Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models
문제
"Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models" 논문에서 제안된 자기 일관성(self-consistency) 방법을 적용한 프롬프트 문제를 만들어보겠습니다. 이 방법은 복잡한 추론 문제에 대해 여러 가지 다른 사고 경로를 고려하여 가장 일관된 답변을 선택하는 것을 기반으로 합니다. 다음은 그 예시입니다:
문제:
"학교에서 320명의 학생들이 있습니다. 이 중 3/4는 중학생이고 나머지는 초등학생입니다. 중학생 중 2/5는 8학년입니다. 8학년 학생은 몇 명입니까?"
프롬프트 (자기 일관성 적용):
1.
첫 번째 사고 경로:
•
학교에는 총 320명의 학생이 있습니다.
•
이 중 3/4는 중학생이므로, 중학생의 수를 계산합니다: 320 * 3/4 = 240명.
•
중학생 중 2/5는 8학년이므로, 8학년 학생 수를 계산합니다: 240 * 2/5 = 96명.
•
따라서, 8학년 학생은 96명입니다.
2.
두 번째 사고 경로:
•
전체 학생 320명 중 중학생은 3/4에 해당합니다.
•
중학생 수는 320 * 3/4 = 240명입니다.
•
이 중 8학년 학생은 240명의 2/5에 해당합니다.
•
8학년 학생 수는 240 * 2/5 = 96명입니다.
•
결과적으로, 8학년 학생은 총 96명입니다.
3.
세 번째 사고 경로:
•
총 학생 수는 320
명입니다.
•
중학생은 전체의 3/4이므로, 중학생 수는 320 * 3/4 = 240명입니다.
•
8학년 학생은 중학생 중 2/5에 해당합니다.
•
8학년 학생 수를 계산하면, 240 * 2/5 = 96명입니다.
•
그러므로, 8학년 학생은 총 96명입니다.
결론:
세 가지 다른 사고 경로를 통해 모두 같은 결과인 96명이 도출되었습니다. 이는 자기 일관성 방법을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 방법의 예시입니다. 각 경로는 문제를 다르게 접근하지만, 모두 같은 정답으로 수렴합니다. 이러한 방식으로, 더 복잡한 문제에 대해서도 다양한 사고 경로를 통해 일관된 해답을 찾을 수 있습니다.