Self-Consistency

大規模言語モデルの推論精度を高めるためのデコード手法の一つ。同じプロンプトに対してモデルから複数の異なる推論パス（回答候補）をサンプリングし、それらの中で最も一貫性のある（多数を占める）回答を選択する。推論の多様性を活用することで正答率を高められるが、サンプリング数に比例して計算コストが増大する。