AI をもっと人間らしく考えるにはどうしたらよいか考えたことはありますか? 大規模言語モデル (LLM) は、シーケンス内の次の単語を予測することに優れていますが、系統的な思考を必要とする問題に直面すると、しばしばつまずきます。そこで、Chain-of-Thought プロンプトの登場です。これは、AI とのやり取りに革命を起こす画期的な手法です。
思考連鎖の促進を分解する
子供に複雑なパズルを解く方法を教えることを想像してください。最終的な絵を見せるのではなく、各ステップをガイドします。これが基本的に、LLM におけるChain-of-Thought (CoT)プロンプトの機能です。段階的な推論を示す例を提供することで、これらのモデルが論理的な進行を通じて正確な解決策に到達できるように支援します。
魔法の公式：なぜそれが機能するのか
従来のプロンプト方式では、結果がまちまちになることがよくあります。しかし、CoT プロンプトでは、複雑な問題が理解しやすいチャンクに分割されるため、モデルは各コンポーネントを体系的に処理できます。このアプローチは非常に効果的であることが証明されており、OpenAI の最新製品などの最先端のモデルでは、このアプローチをコア機能に組み込んでいます。
実社会での応用: 数学パズルを解く
実際の例を見てみましょう。AIがこの方程式を解くのを手伝っていると想像してください。
5x - 4 = 16
CoT プロンプトがモデルをガイドする方法は次のとおりです。
- 最初のステップ: 両辺に4を加える
- 5x - 4 + 4 = 16 + 4
- 5倍 = 20
- 2番目のステップ: 両辺を5で割る
5x/5 = 20/5
x = 4
この構造化されたアプローチにより、正確性が保証され、推論プロセスが実証されます。これは、複雑な数学演算を扱う場合に特に役立ちます。
思考の連鎖と少数ショットのプロンプト: 違いを理解する
これらのテクニックはどちらも一見似ているように見えるかもしれませんが、目的は異なります。
少数のプロンプト: 複数選択の回答キーのように、入力と出力を示す例を提供します。
思考の連鎖を促す: 数学の問題のすべての計算を示すように、完全な推論プロセスを示します。
Few-Shot Prompting は次のようになります。
Example 1: Problem: If a store sells books for $5 each and markers for $3 each, how much would 2 books and 4 markers cost? Answer: $22 Example 2: Problem: If a store sells notebooks for $4 each and pens for $2 each, how much would 3 notebooks and 5 pens cost? Answer: $22
思考連鎖プロンプトは次のようになります。
Problem: If a store sells books for $5 each and markers for $3 each, how much would 2 books and 4 markers cost? Thinking: 1. Calculate cost of books: 2 books × $5 = $10 2. Calculate cost of markers: 4 markers × $3 = $12 3. Total cost = Cost of books + Cost of markers = $10 + $12 = $22 Answer: $22 Problem: If a store sells notebooks for $4 each and pens for $2 each, how much would 3 notebooks and 5 pens cost? Thinking: 1. Calculate cost of notebooks: 3 notebooks × $4 = $12 2. Calculate cost of pens: 5 pens × $2 = $10 3. Total cost = Cost of notebooks + Cost of pens = $12 + $10 = $22 Answer: $22ゼロショット思考連鎖
「ステップごとに考えてみましょう」というシンプルですが強力なフレーズを使用して、ゼロショット CoT プロンプトは、サンプルケースが手元にない状況で使用されます。たとえば、「ステップごとに考えてみましょう: 量子物理学を説明してください。」
CoT プロンプトはいつ使用すればよいですか?
CoT プロンプトは、次のような場合に役立ちます。
- 複雑な計算
- 多段階の論理的推論
- 常識
- 記号操作
Claude による最新のベンチマークでは、3 ショットまたは 5 ショットの CoT プロンプトを使用する方法が、推論を重視するタスク (GPQA および MMLU) で優れたパフォーマンスを発揮することが示されました。
未来: マルチモーダル思考の連鎖
AI 推論の最新の進歩は、認知プロセスに視覚的要素とテキスト要素を統合します。自転車の修理を診断し、マニュアルを理解し、プロセスの各段階で視覚的および音声的ガイダンスを提供する AI を想像してください。マルチモーダル アプローチは、AI サポートの今後の進歩を示しています。
CoTプロンプトの効果を最大化する
思考の連鎖を促す機能は強力ですが、一定の制限があります。モデルが実行する推論の経路は、間違いがないとは保証されておらず、結果にはわずかなばらつきがあります。
より良い結果を得るためのヒントをいくつか紹介します。
- さまざまなアプローチで徹底的にテストします。
- CoT プロンプトを他のプロンプト戦略と組み合わせることを検討してください。
- 可能であれば、1000 億を超えるパラメータを持つ大規模なモデルを使用します。
結論
AI の進歩を考えると、Chain-of-Thought (CoT) プロンプトがより高度な推論能力を活用するための効果的な手法であることは明らかです。アプリケーションの開発や AI エンゲージメントでより最適な結果を得るために CoT プロンプトを使用すると、成功する可能性が大幅に高まることに留意することが重要です。
目的は、正確な応答を得ることだけではなく、それを得るために実行される手順を理解することであり、それが Chain-of-Thought プロンプトの優れた点です。
脚注
- Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2022). 思考の連鎖を促すことで大規模言語モデルにおける推論を引き出す。
- Kojima, T., Gu, SS, Reid, M., Matsuo, Y., & Iwasawa, Y. (2022). 大規模言語モデルはゼロショット推論器です。
- Zhang, Zhuosheng、他「言語モデルにおけるマルチモーダル思考連鎖推論」 arXivプレプリントarXiv:2302.00923 (2023)。
