본 논문은 확률적 지시 따르기 (PIF)를 개선하는 새로운 프롬프트 방법인 String Seed of Thought (SSoT)를 소개한다. PIF는 LLM이 미리 정의된 옵션 세트에서 선택하도록 하는 작업이며, 각 옵션은 특정 확률과 연관되어 있다. SSoT는 LLM이 먼저 충분한 엔트로피를 생성하기 위해 무작위 문자열을 출력하도록 지시하는 간단한 프롬프트 방법이다. 이 문자열을 조작하여 최종 답변을 도출하여 다양성을 유지하면서 특정 제약 조건을 준수하도록 한다. SSoT는 PIF 성능을 크게 향상시키고 NoveltyBench 실험을 통해 개방형 작업에서도 응답 다양성을 향상시키는 것으로 나타났다.
