Düşünce iskeleti istemi nedir?

Skeleton-of-thought prompting, büyük dil modelleri (LLM) ile çalışırken kullanılan bir tekniktir ve sorgu (prompt) "çerçeve" şeklinde yapılandırılır, bu da modeli aşamalı mantıklı düşünmeye yönlendirir.

Basit bir soru yerine, prompt anahtar adımlar veya ipuçları içerir, bu da modelin bilgiyi sıralı şekilde analiz etmesine ve yanıt oluşturmasına yardımcı olur. Bu, özellikle karmaşık görevlerde çıktı kalitesini ve doğruluğunu artırır.

Skeleton-of-thought prompting örneği:

Soru: 2x + 3 = 7 denklemini nasıl çözeriz?
Adım 1: Her iki taraftan 3 çıkarın.
Adım 2: Her iki tarafı 2'ye bölün.
Cevap:

Model, bu yapıyı takip ederek daha yapılandırılmış ve gerekçeli bir yanıt üretir.

Bu şekilde, skeleton-of-thought prompting, yanıtlar üretilirken LLM'leri daha derin ve mantıklı düşünmeye yönlendirir.