Self-ask prompting ist eine Technik bei der Arbeit mit großen Sprachmodellen (LLM), bei der das Modell selbst zusätzliche klärende Fragen zur ursprünglichen Anfrage formuliert, um schrittweise eine genauere und vollständigere Antwort zu erhalten. Anstatt sofort zu antworten, teilt das Modell die Aufgabe in Unteraufgaben auf, stellt sich selbst Fragen und beantwortet diese nacheinander. Dies hilft, die Qualität und Begründung der Antworten zu verbessern, insbesondere bei komplexen oder mehrstufigen Aufgaben.

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