プロンプト反復

解決する問題

LLMは因果言語モデルとして学習されており、各トークンが前のトークンのみを参照します。これにより以下の問題が生じます:

1. コンテキスト-質問問題: コンテキスト処理時に質問を知ることができない
2. 選択肢ファースト択一式問題: 選択肢を見るとき、質問の文脈を完全に理解できない
3. 位置/インデックス問題: 長いリストで特定の位置情報に対する注意機構の重みが弱まる

プロンプト反復により、2番目のパスで1番目のパス全体を参照できるようになり、双方向注意の一部の利点を模倣する効果が得られます。

このスキルを使用する場合

• 軽量モデル使用時: claude-haiku、gemini-flash、gpt-4o-mini など
• 選択肢ファースト択一式問題: 選択肢が質問より先に出現する多肢選択問題
• コンテキスト+質問: 長いコンテキストから特定情報を検索
• インデックス/位置タスク: インベントリ、リストで位置ベースのクエリ
• NPCダイアログ: ゲームAIキャラクターの一貫性維持
• 非推論タスク: Chain-of-Thoughtを使用しないタスク

動作原理

既存の因果注

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