Self-Discover

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LLMにタスク毎に必要な推論構造（批判的思考、タスク分解、ステップバックなど39種類）を選択し組み合わせ、それに従って問題を解く手法。

Self-Discoverは、Big Bench-Hardなどに高難度のベンチマークで、CoT、Plan-And-Solve、Self-Consistencyと比べ高いスコアに。PaLM2-LからGPT-4、Llama2まで汎用性高く、人間の思考パターンにかなり似ている。