यह शोधपत्र "आशय के साथ बोलना (SWI)" की अवधारणा प्रस्तुत करता है, जो बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) में स्पष्ट रूप से आशय उत्पन्न करता है ताकि मॉडल के अंतर्निहित आशय को पकड़ा जा सके और उच्च-स्तरीय योजनाएँ प्रदान की जा सकें जो अनुवर्ती विश्लेषण और क्रियाओं का मार्गदर्शन करती हैं। SWI का उद्देश्य मनुष्यों की जानबूझकर और उद्देश्यपूर्ण सोच की नकल करके LLM के अनुमान और निर्माण की गुणवत्ता को बढ़ाना है। पाठ सारांशीकरण, बहु-कार्य प्रश्नोत्तर और गणितीय तर्क मानकों पर व्यापक प्रयोग, स्पष्ट आशय के बिना प्रत्यक्ष निर्माण की तुलना में SWI की प्रभावशीलता और सामान्यीकरण को प्रदर्शित करते हैं। हम विभिन्न प्रयोगात्मक सेटिंग्स में SWI की सामान्यीकरण की पुष्टि करते हैं, और मानवीय मूल्यांकन उत्पन्न आशय की संगति, प्रभावशीलता और व्याख्यात्मकता को प्रदर्शित करते हैं। परिणामस्वरूप, हम प्रस्तावित करते हैं कि स्पष्ट आशय के साथ LLM को उन्नत करना, LLM निर्माण और अनुमान प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करता है।
