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Self-Consistency (autocoerenza)

Ragionamento

Livello 3 · Tecniche agentiche

Genera più percorsi di ragionamento indipendenti per lo stesso problema e prendi la risposta più frequente.

La self-consistency estende il chain-of-thought generando più tentativi indipendenti di risoluzione dello stesso problema — invece di fidarsi di un unico percorso di ragionamento — e poi selezionando la risposta che ricorre più frequentemente tra questi. Poiché gli occasionali errori di ragionamento del modello tendono a essere incoerenti da un tentativo all'altro, mentre un ragionamento corretto tende a convergere sulla stessa risposta, prendere il risultato maggioritario migliora in modo misurabile l'accuratezza su compiti con una risposta oggettivamente corretta.

Quando usarla

Usalo per problemi con un'unica risposta oggettivamente corretta — matematica, logica, calcoli multi-passaggio, classificazione — dove un errore iniziale nel ragionamento può produrre silenziosamente una risposta sbagliata ma dall'aspetto convincente.

Quando evitarla

Evitalo per compiti aperti o creativi senza un'unica risposta corretta (non esiste una 'maggioranza' significativa da calcolare), e per compiti semplici dove un solo tentativo di chain-of-thought è già abbastanza affidabile, rendendo inutile generarne diversi.

Vantaggi

  • Riduce in modo misurabile gli errori di ragionamento rispetto a un singolo tentativo di chain-of-thought
  • Individua errori di ragionamento incoerenti che un singolo tentativo non rivelerebbe
  • Non richiede modifiche al compito di base — solo a quante volte chiedi e a come combini le risposte

Svantaggi

  • Moltiplica il costo in token e la latenza per il numero di tentativi generati
  • Ha senso solo per compiti in cui 'la risposta più comune' è un segnale reale — cioè esiste un'unica risposta corretta
  • Non corregge un errore sistematico che si presenta allo stesso modo in ogni tentativo

Esempi

Un negozio aveva 120 mele. Ne ha vendute il 35% al mattino e altre 40 al pomeriggio. Quante mele restano?

Genera 5 soluzioni indipendenti passo dopo passo per questo problema, ragionando separatamente ogni volta. Poi confronta le risposte finali e riporta quella che ricorre più frequentemente, insieme al numero di tentativi (su 5) che concordano.

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Cosa vuoi ottenere.

Il materiale di partenza.

Quante soluzioni indipendenti generare. Default: 5.

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Suggerimenti
  • Compila i placeholder rimasti.
  • Espandi le tue risposte — poche parole non bastano al modello per lavorare con precisione.
  • Aggiungi contesto di sfondo perché il modello capisca la situazione.
{{OBIETTIVO}} Input: {{INPUT}} Generate {{NUMERO_DI_TENTATIVI}} independent step-by-step solutions to this problem, reasoning separately each time. Then compare their final answers and report the one that appears most frequently, along with how many attempts agreed.
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