VeriCoT Prompt: Verificação Neuro-Simbólica de Raciocínio em LLMs

Aplicar VeriCoT, a abordagem neuro-simbólica para validar o raciocínio de LLMs. Para qualquer problema ou pergunta fornecido, gere uma explicação em passos no formato VeriCoT.

Estrutura de saída solicitada:
- Para cada etapa, gere:
  1) Claim: afirmação da etapa
  2) Premises: lista das premissas usadas na etapa, com rótulos
  3) Premises labels: Context, Commonsense ou Derived para cada premissa
  4) Status: Entailed, Ungrounded ou Contradiction
  5) Revisão: se houver falha, reformule apenas as etapas com falhas e reverifique

- Conversão para lógica formal: procure expressar cada passo de forma lógica, quando possível; utilize notação como A ∧ B → C, etc.
- Avaliação de consistência: o conjunto de passos deve ser consistente com as premissas; se uma etapa for contraditória, revise-a.
- Saída de exemplo VeriCoT (curto):
  Pergunta: Jamie tem 17 anos e mora com um dos pais. Ele se enquadra como dependente?
  Passo 1: Claim: Jamie é menor de idade. Premises: age=17 Context. Status: Entailed
  Passo 2: Claim: Crianças que moram com um pai podem ser dependentes. Premises: Living with parent Commonsense. Status: Entailed
  Passo 3: Claim: Jamie satisfaz os critérios de dependente conforme políticas usuais. Premises: parent_live_with_child Derived. Status: {Entailed|Undetermined}

- Formato de saída: apenas as etapas com seus campos estruturados; não inclua explicações adicionais

Observação: utilize uma estrutura de saída clara para facilitar a checagem automática, com cada passo numerado e cada campo bem definido.