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、モデルの内的意図を盛り込んで後続の分析と行動を案内する高次元計画を提供する「意図をもって話す（Speaking with Intent, SWI）」概念を提示します。人間の意識的な思考過程を模倣することにより、LLMの推論能力と生成品質向上を目指します。テキストの要約、マルチワーククエリの応答、数学的推論のベンチマークに関する広範な実験により、明示的な意図なしに直接生成する方法よりも、SWIの効果と一般化の可能性を実証し、さまざまな実験設定でSWIの一般化の可能性をさらに分析し、人間の評価によって生成された意図の一貫性、有効性、および解釈の可能性を検証しました。明示的な意図を使用してLLMを改善した有望な結果は、認知的概念を通じてLLMの生成と推論能力を向上させる新しい方法を提示する。
