AI Dictionary › Prompting
Generated knowledge prompting is a two-stage technique in which the model is first asked to generate information or knowledge relevant to a topic, and only afterward is asked to use that information to answer the question or carry out the actual task. The model thus supplies on its own the context it will later use.
Generated knowledge prompting is a two-stage technique in which the model is first asked to generate information or knowledge relevant to a topic, and only afterward is asked to use that information to answer the question or carry out the actual task. The model thus supplies on its own the context it will later use.
In the first stage, the prompt explicitly asks the model to list facts, definitions or relevant considerations about the topic, without yet addressing the final question. In the second stage, that generated information is included in the subsequent prompt together with the original question, so the model reasons with both the query and an explicit knowledge base already recalled in front of it.
This technique is useful for questions requiring reasoning over general domain knowledge, where the model possesses the information but might not spontaneously activate it in a direct answer: asking it to first list relevant economic factors and then use them to assess a business scenario, for example, or first recalling applicable rules and then analyzing their application to a case.
The name precisely describes the mechanism: it is knowledge generated by the model itself, not supplied by the user nor retrieved from an external source, and then reused as input for the subsequent reasoning step.
Il generated knowledge prompting e' una tecnica in due fasi in cui si chiede prima al modello di generare informazioni o conoscenze pertinenti a un argomento, e solo successivamente gli si chiede di usare quelle informazioni per rispondere alla domanda o svolgere il compito effettivo. Il modello fornisce quindi da solo il contesto che poi utilizzera'.
Nella prima fase il prompt chiede esplicitamente al modello di elencare fatti, definizioni o considerazioni rilevanti sull'argomento, senza ancora affrontare la domanda finale. Nella seconda fase quelle informazioni generate vengono incluse nel prompt successivo insieme alla domanda originale, cosi' che il modello ragioni avendo davanti sia il quesito sia una base di conoscenza esplicita gia' richiamata.
Questa tecnica e' utile per domande che richiedono ragionamento su conoscenza generale di dominio, dove il modello possiede l'informazione ma potrebbe non attivarla spontaneamente nella risposta diretta: chiedere prima di elencare i fattori economici rilevanti e poi usarli per valutare uno scenario aziendale, ad esempio, o richiamare prima le norme applicabili e poi analizzarne l'applicazione a un caso.
Il nome descrive precisamente il meccanismo: si tratta di conoscenza generata dal modello stesso, non fornita dall'utente ne' recuperata da una fonte esterna, e poi reimpiegata come input per il passaggio di ragionamento successivo.
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