Die Selbstkonsistenz-Dekodierungsmethode könnte auf andere Sprachgenerierungsaufgaben angewendet werden, indem sie die Idee des iterativen Samplings und der Auswahl von Sätzen verwendet, um die Faktentreue der generierten Texte zu verbessern. Indem mehrere Textausgaben von einem Sprachmodell gesampelt werden und dann basierend auf einem einfachen Token-Überschneidungskonsistenzscore ausgewählt werden, kann die Methode dazu beitragen, konsistente und faktentreue Ergebnisse zu erzielen. Dieser Ansatz könnte auf verschiedene Aufgaben wie Chatbots, Übersetzungen, Zusammenfassungen und andere Textgenerierungsaufgaben angewendet werden, um die Qualität und Faktentreue der generierten Texte zu erhöhen.