Wang et al. (2023) schlugen Self-Consistency vor: Statt einer einzigen Gedankenkette werden viele unterschiedliche Lösungswege erzeugt, und die endgültige Antwort wird per Mehrheitsentscheid gewählt. Da sich eine richtige Antwort auf mehreren gültigen Wegen erreichen lässt, verbessert dieses Ensemble über Lösungswege die Genauigkeit bei Arithmetik- und Common-Sense-Benchmarks deutlich.
Die Methode tauscht zusätzlichen Rechenaufwand (mehrere Samples) gegen Zuverlässigkeit und lässt sich gut mit Chain-of-Thought-Prompting kombinieren.