उन्नत एलएलएम तर्क के लिए स्टेप-बैक प्रॉम्प्टिंग

जब किसी जटिल प्रश्न का सामना करना पड़े, तो उसका सीधा उत्तर न दें। इसके बजाय, पहले 'पीछे हटें' और समस्या को उच्च स्तर पर अमूर्त रूप में देखें। एक व्यापक, अधिक सामान्य प्रश्न पूछें जो उपयोगी संदर्भ प्रदान करे। उदाहरण के लिए, किसी विशिष्ट भौतिकी समस्या को हल करने के बजाय, पूछें 'अंतर्निहित भौतिक सिद्धांत क्या है?' या किसी व्यक्ति के जीवन की किसी विशेष घटना के बारे में पूछने के बजाय, पूछें 'उनका समग्र शैक्षिक इतिहास क्या है?' इस अमूर्त प्रश्न के उत्तर को मूल प्रश्न के साथ मिलाकर LLM के लिए संदर्भ के रूप में उपयोग करें। यह उच्च-गुणवत्ता वाली सामयिक जानकारी प्रदान करता है जो मॉडल को अधिक सटीक रूप से तर्क करने में मदद करती है। यह तकनीक चेन-ऑफ-थॉट (CoT) से भिन्न है, जो किसी समस्या को चरणों में विभाजित करती है; स्टेप-बैक प्रॉम्प्टिंग इसके बजाय समस्या को उच्च दृष्टिकोण से पुनः तैयार करती है ताकि प्रासंगिक संदर्भ उत्पन्न हो सके।