AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す

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4-2：Chain-of-Verification パターン

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リノイ州シカゴで生まれました。

 - ドナルド・トランプはニューヨーク市生まれで、ニューヨー

ク州クイーンズで生まれました。

 - ルドルフ・ジュリアーニはニューヨーク市生まれで、ニュー

ヨーク州ブルックリンで生まれました。

 - マイケル・ブルームバーグはニューヨーク市生まれではな

く、マサチューセッツ州ボストンで生まれました。

 したがって、正確な情報に基づいて最終回答を修正します。

最終回答：ニューヨーク市生まれの政治家を挙げます。

 - ドナルド・トランプ

 - ルドルフ・ジュリアーニ

 以上の政治家はニューヨーク市で生まれました。

下線は検証質問によって元の回答が修正された箇所を示している。

最初の回答に含まれていた誤りが見事に訂正され、最終的に正しい回

答を得ることができた。

と言いたいところだが、ことはそう簡単ではなかったのも事実だ。

実際には、「ヒラリー・クリントンはニューヨーク市で生まれました。」

という誤った回答が執拗に繰り返され、上記のような完成度が高い出

力を得るまでには何度かの試行が必要だった。出力結果は試行ごとに

変わり、タスクの難易度によっては誤りを訂正しきれない場合もある

だろう。

ここではチェリーピッキング

＊

のような結果を提示したものの、CoVe

パターンがどのようにして自動的に検証質問を生成し、それに基づい

て最終回答を導き出すのか、そしてそれがハルシネーションをどのよ