テキスト生成モデルを用いた対話システムでは、モデルのパフォーマンスや選択肢を提供する戦略が重要です。プロンプトの選択や提示方法によって、モデルの応答に影響が及ぶことが分かってきました。
メタ認知プロンプト（MP）は、対話エージェントが自身の限界や制約を示唆する戦略です。これにより、ユーザーがモデルの回答に対して疑問や懸念を抱く一因を除去し、より信頼性の高い回答を提供することができます。
上記のプロンプトは、一般的な質問形式であり、特にメタ認知プロンプト（MP）のような補足情報は含まれていません。この場合、モデルは特定の焼き方についての具体的な情報を提供することができますが、正確性や信頼性には制約があるかもしれません。
改善策としては、以下のようなアプローチが考えられます。
1. メタ認知プロンプト（MP）の追加: 「私は語学学習者ですので、完全な情報を提供できないかもしれませんが、ベーカリーの専門家に尋ねることができます」といったフレーズを追加することで、モデルの制約についてユーザーに伝えることができます。
2. 複数の推定結果の提示: ユーザーに対して「パン屋の専門的な知識に基づくと、この焼き方は〇〇ではないかと思います」といった形で、モデルの回答が推定に基づくものであることを示唆することができます。
これらの修正は、ユーザーがモデルの回答に関してより適切な評価をするのに役立ちます。また、ユーザーがモデルの応答の信頼性と正確性を理解するための手助けとなります。プロンプト戦略の改善によって、より良い対話体験が提供できる可能性があります。