Самосогласованность (Self-consistency)
Приём: один и тот же вопрос задаётся несколько раз со случайной вариацией (сэмплирование), получается несколько независимых цепочек рассуждений, и выбирается ответ, к которому пришло большинство. «Голосование» по собственным попыткам модели — повышает точность на задачах рассуждения.
Идея: один прогон chain-of-thought может случайно свернуть не туда. Self-consistency порождает N разных путей решения (с температурой > 0 для разнообразия) и берёт мажоритарный ответ среди итоговых. Интуиция: к верному ответу ведёт много путей рассуждения, а ошибочные расходятся в разные стороны → правильный ответ оказывается самым частым. Выигрыш: заметно выше точность на математике и логике по сравнению с одной цепочкой. Цена: в N раз дороже (несколько генераций) — классический компромисс между вычислениями и точностью, ранняя форма «масштабирования на этапе вывода». Опирается на chain-of-thought.