Le "Step-Back Prompting" pour un raisonnement amélioré des LLM

Face à une question complexe, ne répondez pas directement. Au lieu de cela, 'prenez d'abord du recul' et abstrait le problème à un niveau supérieur. Posez une question plus large et plus générale qui fournit un contexte utile. Par exemple, au lieu de résoudre un problème de physique spécifique, demandez 'Quel est le principe physique sous-jacent ?' Ou au lieu de vous interroger sur un événement précis dans la vie d'une personne, demandez 'Quel est son parcours éducatif global ?' Combinez la réponse à cette question abstraite avec la question originale comme contexte pour le LLM. Cela fournit des informations contextuelles de haute qualité qui aident le modèle à raisonner plus précisément. Cette technique diffère du Chain-of-Thought (CoT), qui décompose un problème en étapes ; le Step-Back Prompting reformule plutôt le problème d'un point de vue supérieur pour générer un contexte pertinent.