给GPTs一些时间来“思考”的策略

指示模型在草率得出结论之前自己解决问题

有时候，当我们明确指示模型在得出结论之前从基本原理进行推理时，我们可以获得更好的结果。例如，假设我们希望模型评估学生对一个数学问题的解答。最直接的方法是简单地问模型学生的解答是否正确

但学生的解答实际上是不正确的！我们可以通过提示模型首先生成自己的解答来成功让模型注意到这一点。

使用内部独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程

前面的策略表明，对于模型在回答具体问题之前，详细地思考问题有时非常重要。在某些应用中，模型到达最终答案的推理过程可能不适合与用户共享。例如，在辅导应用中，我们可能希望鼓励学生自行解答问题，但是模型关于学生解答的推理过程可能会向学生透露答案。
内部独白是一种可以缓解这个问题的策略。内部独白的思想是指示模型将输出中需要隐藏的部分放入结构化的格式中，以便容易解析。然后在将输出呈现给用户之前，对输出进行解析，只显示部分输出，隐藏其他部分。这种策略可以在模型的推理过程或敏感信息需要对用户隐藏的情况下使用，同时提供有意义和相关的回答。

或者，这可以通过一系列查询来实现，在其中除了最后一个查询外，所有其他查询的输出都对最终用户隐藏。
首先，我们可以要求模型自行解决问题。由于这个初始查询不需要学生的解答，可以省略该部分。这还具有额外的优点，即模型的解决方案不会受到学生尝试解答的影响。

接下来，我们可以让模型使用所有可用信息来评估学生的解答的正确性。

最后，我们可以让模型利用自己的分析能力以一个有帮助的导师的角色构建回复。

询问模型是否在之前的步骤中遗漏了什么

假设我们正在使用一个模型来列举与特定问题相关的源文摘。在列举每个文摘后，模型需要确定是否应该开始写下一个文摘，或者是否应该停止。如果源文档很大，模型通常会过早停止，没有列举出所有相关的文摘。在这种情况下，通过提示模型使用后续查询来找出之前遗漏的文摘，通常可以获得更好的性能。