Verbalized Sampling自体は、複数ある回答のすべてに数値の確率を示させるのが肝だから
それはVerbalized Samplingというより従来からあるTree of Thoughts的手法に見えるけど
それはそれとして前のプロンプトよりは現実的な指示に見えるよ
ただAIの考える「ありきたりでない」「意外性がある」基準自体が信用ならないからこそ
Verbalized Samplingではそれを数値の確率として言語化させているんだとは思うけどね
貼り付け用にRentryを使っているだけなんだから別にアドレスはどうでもいいよ
典型的なVerbalized Samplingプロンプトは、以下の形になると思う：
思考過程内において各クエリに対して、5つの可能な応答のセットを生成してください。
それぞれを別々の応答タグ内に記述してください。各応答には、テキストと数値の確率を含める必要があります。
数値の確率とは、「完全な分布に対する、入力プロンプトが与えられた場合のこの応答の推定確率（0.0〜1.0）」です。
すべての応答は完全な分布からランダムにサンプリングし、各応答の確率はすべて0.10未満になるようにしてください。
最終的な回答は、5つの応答のセットの中から最も確率が低いものだけを常に選んで使用してください。