Sakana AI 提出 String Seed of Thought：让 LLM 输出更忠实于概率分布且更多样
String Seed of Thought: Prompting LLMs for Distribution-Faithful and Diverse Generation
Sakana AI 提出提示技术 String Seed of Thought（SSoT）：让 LLM 在输出中先生成随机字符串，再据此推导答案，无需外部随机数生成器。该方法在开源与闭源 LLM 上显著降低输出偏差，在 DeepSeek-R1 等推理模型上准确率接近真实随机采样，并可从二选一推广到 n 选一和任意概率分布。在 NoveltyBench 多样性基准的六个类别上，SSoT 均优于其他方法且保持输出质量，该工作将在 ICLR2026 展示。
正文
当前显示原文，中文全文译文尚未就绪。
（＊日本語は英文の後に）
Can LLMs flip coins in their heads?
When prompted to “Flip a fair coin” 100 times, the heads to tails ratio drifts far from 50:50. LLMs can understand what the target probability should be, but generating outputs that faithfully follow a given distribution is a separate problem.
This bias extends beyond coin flips. When LLMs are asked to generate multiple story ideas or brainstorm solutions, the outputs tend to cluster around a narrow range. The same probabilistic skew that distorts coin flips limits diversity in creative generation, recommendations, and other tasks where varied outputs are needed.
We discovered a prompting technique named String Seed of Thought (SSoT). The method is simple: instruct the LLM to generate a random string in its own output, then manipulate that string to derive its answer. It requires only a small addition to the prompt and no external random number generator.
SSoT significantly reduces output bias across a wide range of LLMs, both open and closed. With reasoning models (such as DeepSeek-R1), it reaches accuracy close to that of actual random sampling. The method generalizes from binary choices to n-way selections and arbitrary probability distributions. On the NoveltyBench diversity benchmark, SSoT outperformed other approaches across all six categories while maintaining output quality.
This work will be presented at ICLR2026!
Japanese
LLMは頭の中でコイントスができるか？
一見簡単そうで奥深いこの問題を「プロンプトだけ」で解決した論文 “SSoT: Prompting LLMs for Distribution-Faithful and Diverse Generation” が ICLR2026 に採択されました。
LLMに「コイントスをして」と100回プロンプトすると、出力の表と裏の比率は50:50から大きく離れてしまいます。明示的に確率の指示が与えられても、LLMがそれに忠実に従って出力を生成することは難しい問題です。
このことは、コイントスに留まりません。LLMに小説のアイデアを何本か出してもらったら似たような案ばかり出てきた、という経験はないでしょうか。コイントスを歪ませるのと同じ確率的な偏りが、創作やブレインストーミングなど多様な出力が求められるタスク全般で多様性を抑制しています。
私たちはこれらの問題の解決策として、String Seed of Thought (SSoT)というプロンプトを発見しました。SSoTは、LLMに頭の中で一旦ランダムな文字列を考えさせ、その文字列を操作させて結果を出力させるという非常にシンプルな手法です。外部の乱数生成器は一切使いません。
SSoTにより出力のバイアスはオープンモデルでもクローズドなモデルでも幅広いLLMで低減されます。一部のreasoningモデルでは、実際に乱数を使った場合とほぼ変わらない精度を達成しました。これは、2択の選択肢だけでなく一般の離散分布について有効です。
さらに重要なのは、SSoTはモデル出力の多様性を高めるのに使えることです。創作的な文書作成などにおいて、SSoTをプロンプトに加えるだけで、出力される文書などの多様性が高まることがわかりました。
本手法はコンテンツ生成やアイディア出し、推論時スケーリングの新手法の開発など、LLMを実世界のシステムに組み込んでいく上で重要な基盤になると考えています。
SSoTのメカニズム、理論的な解析、インタラクティブなデモについてはブログと論文をご覧ください。