Self-Consistency 自洽是对 Chain of Thought 的一个补充，它能让模型生成多个思维链，然后取最多数答案的作为最终结果。 按照 Xuezhi Wang 等人在 2022 年发表的论文 表明。当我们只用一个逻辑链进行优化时，模型依然有可能会算错，所以 XueZhi Wang 等人提出了一种新的方法，让模型进行多次运算，然后选取最多的答案作为最终结果：

    Self-Consistency - 图1

    就我目前使用下来，在 ChatGPT 上，其自洽性非常高，暂时没有遇到过出现多种答案的情况。查阅多份资料，我发现这个自洽性可能更多的用于评估模型的优劣，好的模型一般自洽性会比较高。

    在此案例中，考虑如下多步推理问题：

    1. Consider a multi-step reasoning problem like the following:
    3. Question: If a store has 10 apples and 8 oranges, and it sells 6 apples and 4 oranges, how many fruits are left in the store?
    5. Instead of directly answering the question, the chain-of-thought prompting would require the language model to produce a series of short sentences that mimic a human's reasoning process:
    7. The store has 10 apples.
    8. The store has 8 oranges.
    9. 6 apples are sold.
    10. 4 oranges are sold.
    11. There are 10 - 6 = 4 apples left.
    12. There are 8 - 4 = 4 oranges left.
    13. The store now has 4 apples + 4 oranges = 8 fruits.
    Using self-consistency, the language model generates multiple reasoning paths: 
    1. Reasoning Path A:
    3. The store has 10 apples.
    4. The store has 8 oranges.
    5. 6 apples are sold.
    6. 4 oranges are sold.
    7. There are 10 - 6 = 4 apples left.
    8. There are 8 - 4 = 4 oranges left.
    9. The store now has 4 apples + 4 oranges = 8 fruits.
    10. Reasoning Path B:
    12. The store initially has 10 apples and 8 oranges.
    13. It sells 6 apples, so there are 10 - 6 = 4 apples left.
    14. It sells 4 oranges, so there are 8 - 4 = 4 oranges left.
    15. The store now has 4 apples + 4 oranges = 8 fruits.
    翻译过来则为： 
    1. 问题：如果一家商店有 10 个苹果和 8 个橙子，此时店里卖出了 6 个苹果和 4 个橙子，那么店里还剩下多少水果？
    3. 思维链提示（chain-of-thought prompting）不是直接回答问题，而是要求语言模型生成一系列模仿人类推理过程的短句：
    5. 商店有 10 个苹果。
    6. 店里有 8 个橙子。
    7. 卖了 6 个苹果。
    8. 卖了 4 个橙子。
    9. 还剩下 10 - 6 = 4 个苹果。
    10. 剩下 8 - 4 = 4 个橙子。
    11. 商店现在有 4 个苹果 + 4 个橙子 = 8 个水果。
    使用 Self-consistency，语言模型生成多个推理路径： 
    1. 推理路径A：
    3. 商店有 10 个苹果。
    4. 店里有 8 个橙子。
    5. 卖了 6 个苹果。
    6. 卖了 4 个橙子。
    7. 还剩下 10 - 6 = 4 个苹果。
    8. 剩下 8 - 4 = 4 个橙子。
    9. 商店现在有 4 个苹果 + 4 个橙子 = 8 个水果。
    11. 推理路径 B：
    13. 商店最初有 10 个苹果和 8 个橙子。
    14. 商店卖了 6 个苹果，所以还剩下 10 - 6 = 4 个苹果。
    15. 商店卖了 4 个橙子，所以还剩下 8 - 4 = 4 个橙子。
    16. 商店现在有 4 个苹果 + 4 个橙子 = 8 个水果。
    Self-consistency 从生成的多个推理路径中选择最一致的答案。在这个例子中，推理路径 A 和 B 都得出相同的答案（8 个水果）。可以看到这种做法增加了模型对最终答案正确的信心。