같은 질문을 여러 번 답하게 한 뒤 가장 많이 나온 답을 최종 답으로 선택해 정확도를 높이는 기법.

개념 설명

사람도 어려운 문제를 여러 방법으로 풀어보고 같은 답이 나오면 확신을 갖는다. 셀프 컨시스턴시는 같은 프롬프트를 temperature를 높여 여러 번 실행하고, 각각 다른 추론 경로로 도달한 답 중 가장 빈번하게 나온 것을 최종 답으로 채택하는 방식이다. 단일 생성보다 비용이 들지만 수학, 논리 추론 문제에서 정확도가 크게 올라간다.

사용 예시

중요한 분류 작업이나 수학 계산을 할 때 같은 프롬프트를 5번 실행하고 다수결로 답을 정하면 오답률이 줄어든다. 코드로 구현할 때는 temperature=0.7로 설정하고 N번 호출한 뒤 답을 집계하면 된다. reasoning-model처럼 단일 호출이 이미 다양한 경로를 탐색한다면 셀프 컨시스턴시의 추가 효과는 줄어든다.