Chain-of-Thought

- 思考の連鎖とは 「思考の連鎖」は、英語でChain-of-Thought (CoT)と呼ばれ、近年、人工知能、特に言語モデルの能力を飛躍的に向上させている技術です。これまでの人工知能は、問題とその解答を大量に学習することで、新しい問題に対して解答を予測していました。これは、大量のデータからパターンを見つけ出すという方法でしたが、複雑な推論や段階的な思考過程が必要となる問題を解くことは困難でした。 例えば、りんごが３つあり、そこに２つ追加されたら合計でりんごは何個になるか、という問題に対して、従来の人工知能は、過去のデータから「３＋２＝５」というパターンを導き出すことで解答を得ていました。しかし、「太郎君は５つのりんごを持っていて、次郎君に２つ渡しました。その後、花子さんから３つもらいました。太郎君は最終的にりんごをいくつ持っていますか？」といった、複数の段階を経た思考が必要な問題に対応するには限界がありました。 そこで登場したのがCoTです。CoTは、問題を解くための思考過程そのものを人工知能に学習させます。先ほどのりんごの例で言えば、「太郎君は最初に５つのりんごを持っていた。次郎君に２つ渡したので、５－２＝３つになった。その後、花子さんから３つもらったので、３＋３＝６つになった。つまり、太郎君は最終的に６つのりんごを持っている」というように、思考のステップを一つずつ明示的に示すことで、人工知能はより複雑な問題にも対応できるようになります。 このように、CoTは従来の人工知能の限界を突破する画期的な手法と言えるでしょう。