本論文は、大規模言語モデル（LLM）から意図（intent）を明示的に生成し、モデルの根本的な意図を盛り込んで後続の分析と行動を導く上位レベルの計画を提供する「意図を持って話す」という概念を提示する。 SWIは、人間の意図的で目的的な思考を模倣して、LLMの推論能力と生成品質を向上させることを目指しています。テキストの要約、マルチワーククエリ応答、数学的推論ベンチマークの広範な実験は、明示的な意図なしに直接生成するよりも、SWIの効果と一般化の可能性を示しています。様々な実験設定でSWIの一般化の可能性を確認し、人間の評価を通じて生成された意図の一貫性、効果性、解析可能性を検証した。その結果、明示的な意図を持つLLMを改善することが、LLMの生成と推論能力を向上させる新しい方法であることが示唆された。
