我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Self-Consistency 類似於一個精湛的藍圖，經過精確雕刻，以最大限度地發揮語言模型的功能。它不僅僅是一種系統方法，它抓住了迭代評估的本質，讓人想起專家小組在應對複雜挑戰時所採用的嚴格流程。讓我們深入研究這個模式的複雜階段：
- 問題定義：每項分析工作都從清晰開始。無論您是領導組織還是瀏覽複雜的資料集，第一步都是明確當前的挑戰。透過仔細地界定問題，Self-Consistency Pattern 設定了清晰的軌跡，確保所有後續行動都朝著共同目標邁進
- 快速多元化：想像董事會，裡面擠滿了來自不同學科的專家，每個人都對某個主題提供獨特的視角。在人工智慧領域，Self-Consistency Pattern 透過設計一系列提示來實現這種多樣性。每一個提示都會引導人工智慧模型通過不同的推理路線，確保多方面的分析
- 收集見解：隨著來自各種推理途徑的回饋不斷湧入，系統地整理它們變得至關重要。想像在腦力激盪會議後整理專家選項。這個階段與此類似，每個人工智慧產生的見解都會被仔細收集，準備進行評估
- 評估細化：收集的見解經過嚴格審查。這類似於專家小組分析研究數據：探討每個細節，辨識模式，並挑戰不一致之處。這裡的目標不僅僅是收集訊息，而是對其進行提煉，確保剩下的是連貫推理的精髓
- 結論性綜合：在經歷了多重視角和詳盡評估的迷宮之後，決定的時刻到來了。最後階段是從可用選項中提取最有洞察力、最強大、最一致的解決方案。將其視為委員會經過長時間辯論後的最終裁決，代表了最明智的共識
