モデルに推論方法を説明するように指示する

モデルに推論方法を説明するよう指示すると、モデルは問題の解決に使用するステップを回答します。このプロセスを実施すると、特に難しいクエリの場合に精度とニュアンスが向上することがあります。

推論手順はレスポンスの一部として含まれます。求める回答から推論手順を解析するには、XML またはその他の区切り文字を使用して出力形式を指定します。


入力プロンプト レスポンス 備考
標準 文: 「シェフは、鶏肉が白っぽく見えたので味付けしてオーブンに入れた。」

この文の最も可能性の高い解釈はどれですか？		 鶏肉の色味が薄く調理が必要だったため、シェフは鶏肉に味付けをしてオーブンに入れた。 レスポンスに問題はありませんが、さらに分析を行うことで改善される可能性があります。
順を追って考える 文: 「シェフは、鶏肉が白っぽく見えたので味付けしてオーブンに入れた。」

この文の最も可能性の高い解釈はどれですか？順を追って考えて、思考プロセスを出力してください。

JSON 形式で出力してください。最終的な回答を「answer」フィールドに、思考プロセスを「think」フィールドに入力してください。		 {
"answer": "シェフは、風味をよくするために鶏肉に味付けをして、オーブンで調理した。火が通っていないように見えたから。",
"think": [
{
"step": 1,
"thought": "シェフが鶏肉に味付けをした。これは、シェフが料理用に鶏肉を準備している様子を示しています。」
},
{
"step": 2,
"thought": "シェフが鶏肉をオーブンに入れた。これは、シェフが鶏肉を調理していることを示します。」
},
{
"step": 3,
"thought": "この文は、鶏肉の色が白っぽいことを表している。鶏肉が白っぽい場合は、火が通っていないことが多いです。」
},
{
"step": 4,
"thought": "これらの観察を組み合わせると、シェフは鶏肉に味付けをして風味を良くし、オーブンで調理したと思われます。なぜなら、鶏肉に火が通っていなかったからです。"
}
]
}		 思考プロセスを出力するよう Gemini に指示すると、実際の回答がより正確になります。