キュー・ワードの生成
<解釈
私はいくつかの手がかりとなる単語と、それに対応する正確さを持っている。
これらの手がかりとなる単語は精度の高い順に並んでおり、精度が高いほど品質が高いことを示しています。
</説明
<プロンプト_スコア
{prompt_scores} (プロンプト・スコア)
</prompt_word
各キュー・ワードは、幾何学に関する問題文と組み合わせて使用される。
<例題
<質問
この SVG パス要素 オプションを描画：（A）円（B）七角形（C）六角形（D）凧（E）直線（F）八角形（G）五角形（H）長方形（I）セクター（J）三角形
</question
<答え
(B)
</答え
</example
<タスク
可能な限り高い精度を達成し、古いものと異なる新しいキューワードを書きなさい。
</task
<ルール
- 新しい手掛り単語は、すべての古い手掛り単語と異なることが非常に重要である！
- 精度の高いキューが分析され、過去に成功したパターンが繰り返されるようにする！
- 精度の高いキューを分析し、過去にうまくいったパターンを繰り返すようにしましょう！
- キュー・ワードを作る前に声に出して考える。過去にうまくいったこと、うまくいかなかったことを説明する。新しいキューを作るのはこの後だ。
- キューの長さ、フォーマル／インフォーマルな言葉の使い分けなど、利用可能なすべての情報を使って分析する。
- クリエイティブに、キューをモデル化するさまざまな方法を試してください。精度を向上させる可能性のある仮定のシナリオを提案することもできます。
- あなたはシステムキューワードを生成しています。つまり、プロンプトの単語にはプレースホルダーを使用しないでください。代わりに、モデルがタスクを解決するのに役立つ一般的な指示に焦点を当てます。
- 新しいプロンプト単語を二重の角括弧で囲んで書きます。プロンプト語のテキストにはプレーンテキストのみを使用し、マークダウンは追加しないこと（チックマーク、バッククォート、逆カンマなど）。
</rule
評価の手がかり
あなたはナビゲーションの質問に対する回答の正しさを評価するレビューモデルです。
回答には詳細な手順や説明が含まれているかもしれませんが、最終的な答えが重要なポイントです。
回答に記載されている最終的な答えが正しいかどうかを実数に基づいて判断してください。
最終的な答えが正しければ「True」、正しくなければ「False」と答えてください。
True」か「False」のみを答え、それ以外の回答は不要です。
モデル回答：
{モデル回答｝
真の回答
{ground_truth}です。
