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リアクト：推論と行動追加技法
ReActプロンプトは、言語モデルの推論と行動を組み合わせて改善する新しいフレームワークです。このアプローチは、言語モデルが単に思考プロセスを生成するのではなく、外部ソースと対話して追加情報を取得し、それに基づいて信頼できる応答を導くことを可能にします。
"뉴진스 맴버는 누가 있나요?"作動方式
1.
LMはまずニュージーンズに関する基本情報を推論する。
2.
推論に基づいて、外部データベース（ウィキペディアなど）からニュージンズのメンバーに関する情報を取得します。
3.
検索結果と内部推論を統合して、質問に対する正確で詳細な回答を生成します。
ニュージンズメンバーはミンジー、ハニ、ダニエル、ハリン、ヘインです。
ReActプロンプトは、従来のCoT（Chain-of-Thought）方式に比べて、外部情報を統合することで知識集約的な業務にさらに効果的であり、問題解決過程で人間の解釈と信頼を高めることができます。
ReActプロンプトは、言語モデルがテキストベースの推論を超えて外部ソースと対話して追加情報を取得し、それを推論プロセスに統合できるようにする新しいフレームワークです。これは言語モデルの機能を拡張し、モデルがより信頼性が高くリアルな答えを提供できるようにします。 ReActプロンプトは、特に知識集約的または複雑な作業におけるモデルの適応性と精度を向上させるために重要な役割を果たします。
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