Cognitive Prompts Using Guilford’s Structure of Intellect Model

要約

大規模言語モデル（LLM）は強力な言語生成能力を示すが、構造化推論に苦戦することが多く、一貫性のない、あるいは最適でない問題解決につながる。この制限を緩和するために、知能理論の基礎フレームワークであるギルフォードの知性の構造（SOI）モデルが、認知プロンプト工学の基礎として活用されている。SOIモデルは、パターン認識、記憶検索、評価などの認知操作を分類し、LLMの推論と意思決定を強化する体系的なアプローチを提供する。本ポジションペーパーでは、モデル応答における明確性、一貫性、適応性を向上させるために、SOIにインスパイアされた推論を実施するための新しい認知プロンプトアプローチを提示する。

要約(オリジナル)

Large language models (LLMs) demonstrate strong language generation capabilities but often struggle with structured reasoning, leading to inconsistent or suboptimal problem-solving. To mitigate this limitation, Guilford’s Structure of Intellect (SOI) model – a foundational framework from intelligence theory – is leveraged as the basis for cognitive prompt engineering. The SOI model categorizes cognitive operations such as pattern recognition, memory retrieval, and evaluation, offering a systematic approach to enhancing LLM reasoning and decision-making. This position paper presents a novel cognitive prompting approach for enforcing SOI-inspired reasoning for improving clarity, coherence, and adaptability in model responses.

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