Tự khám phá là một kỹ thuật prompt trong đó LLM chọn sự kết hợp tối ưu từ nhiều mô-đun suy luận, tạo cấu trúc suy luận dành riêng cho nhiệm vụ và sau đó giải quyết vấn đề.
Tự khám phá là một phương pháp được Google DeepMind đề xuất vào năm 2024 và được cho là một kỹ thuật prompt hai bước trong đó LLM tự chọn và điều chỉnh mô-đun lý luận phù hợp cho nhiệm vụ trong số các mô-đun lý luận được xác định trước (phân tách, tư duy phản biện, v.v.), tập hợp một cấu trúc lý luận có thể thực thi được và sau đó thực hiện lý luận thực tế. Mặc dù nó được cho là chính xác hơn đối với các câu đố logic phức tạp và các vấn đề về sự thỏa mãn hạn chế so với các ví dụ Chuỗi suy nghĩ và vài lần bắn, nhưng trong hoạt động thực tế vào năm 2026, có một nguy cơ là chi phí và độ trễ có thể dễ dàng cao hơn gấp đôi so với một CoT đơn giản do các lệnh gọi LLM bổ sung cần thiết để tạo cấu trúc. Trong lĩnh vực này, nó được cho là quá mức đối với QA đơn giản và các nhiệm vụ tóm tắt đơn giản, đồng thời phương pháp lựa chọn được chấp nhận rộng rãi là giới hạn nó ở những nhiệm vụ có độ phức tạp cao như luồng kinh doanh đòi hỏi nhiều bước suy luận và kiểm tra.