Wang et al. (2023) ont proposé la self-consistency (auto-cohérence) : au lieu de se fier à une seule chaîne de pensée, on échantillonne de nombreux raisonnements variés et on choisit la réponse finale par vote majoritaire. Comme une réponse correcte peut être atteinte par plusieurs chemins valides, cet ensemble de raisonnements améliore nettement la précision sur les benchmarks d’arithmétique et de sens commun.
Elle échange un surcroît de calcul (plusieurs échantillons) contre davantage de fiabilité, et se combine naturellement avec le prompting par chaîne de pensée.