CoT
llmに人間のように推論させるprompt engeenring技術
AIによる解説
Chain-of-Thought (CoT) Promptingは、言語モデル（特にLarge Language Models, LLMs）が複雑な問題を解決する際に、人間の推論プロセスを模倣するためのプロンプトエンジニアリング技術です。この手法は、LLMsに問題を小さな論理的なステップに分解し、それぞれのステップを説明するように指示します。これにより、モデルは単に答えを提供するだけでなく、その答えに至るまでの推論プロセスを明示的に示すことができます。
CoT Promptingの特徴
- 複雑な問題の分解: CoTは、複雑な問題を小さなステップに分解し、それぞれのステップを順番に解決することで、LLMsの計算能力を効果的に活用します。
- 透明性とデバッグ: モデルがどのように推論したかを明示的に示すことで、ユーザーはモデルがどのように結論に達したかを理解し、エラーを特定して修正することができます。
- 適用範囲: CoTは、数学のワード問題、共通感覚の推論、象徴的な操作など、多様なタスクに適用可能です67。
## CoT Promptingの利点
- 精度の向上: CoTは、LLMsが複雑な問題をより正確に解決できるようにします。特に、100億パラメータ以上のモデルで効果が高いです。
- 推論能力の強化: CoTは、LLMsの論理的推論能力を向上させることで、複雑な問題に対するパフォーマンスを向上させます[。
CoT Promptingの限界
- モデルサイズの影響: CoTは、非常に大きなモデルで最も効果的です。小さなモデルでは、論理的な推論が不十分になることがあります。
- タスクの複雑さ: CoTは、複雑なタスクで最も効果的です。単純なタスクでは、標準的なプロンプトと比較して大きな違いがない場合があります。
CoT Promptingの例
- 数学問題: "Johnは8枚に切られたピザを1枚持っています。Johnは3枚、友人は2枚食べました。残っているスライスの数を、ステップごとに説明してください。"
- 論理的推論: "すべてのバラは花であり、一部の花はすぐに枯れるとします。したがって、一部のバラはすぐに枯れると結論付けることができますか？その理由をステップごとに説明してください。"
CoT Promptingは、LLMsの推論能力を向上させるための有効な手法であり、特に大規模なモデルでその効果が顕著です。ただし、小規模なモデルでは効果が限られることがあります。
引用:
1 Aligning Large and Small Language Models via Chain-of-Thought ... https://aclanthology.org/2024.eacl-long.109/
2 What is Chain-of-Thought Prompting (CoT)? Examples and Benefits https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/chain-of-thought-prompting
3 What is chain-of-thought prompting? - Botpress https://botpress.com/blog/chain-of-thought
4 Chain-of-Thought Prompting https://learnprompting.org/docs/intermediate/chain_of_thought
5 Understanding Chain-of-Thought in LLMs through Information Theory https://arxiv.org/html/2411.11984v1
6 Chain-of-Thought Prompting | Generative AI Wiki - Attri AI https://attri.ai/generative-ai-wiki/chain-of-thought-prompting
7 Chain-of-thought (CoT) prompting: Complete overview 2024 https://www.superannotate.com/blog/chain-of-thought-cot-prompting
8 What is Chain of Thoughts (CoT)? - IBM https://www.ibm.com/think/topics/chain-of-thoughts
9 Chain of Thought Prompting (CoT): Everything you need to know https://www.vellum.ai/blog/chain-of-thought-prompting-cot-everything-you-need-to-know
10 Chain-of-Thought Prompting | Prompt Engineering Guide https://www.promptingguide.ai/techniques/cot
11 How to Use Chain of Thought Prompting (With Examples) - ClickUp https://clickup.com/blog/chain-of-thought-prompting/
12 How to Implement Chain-of-Thought Prompting for Better AI ... https://www.njii.com/2024/11/how-to-implement-chain-of-thought-prompting-for-better-ai-reasoning/
13 Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language ... https://arxiv.org/abs/2201.11903
14 Chain-of-Thought Reasoning: The Magic Behind the o1 Model https://www.foundingminds.com/chain-of-thought-reasoning-the-magic-behind-the-o1-model/
15 Analyzing Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models ... https://arxiv.org/abs/2307.13339
16 Chain of Thought Prompting: A Guide to Enhanced AI Reasoning https://www.openxcell.com/blog/chain-of-thought-prompting/
17 PDF KG-CoT: Chain-of-Thought Prompting of Large Language Models ... https://www.ijcai.org/proceedings/2024/0734.pdf
18 Chain-of-Thought Prompting: Step-by-Step Reasoning with LLMs https://www.datacamp.com/tutorial/chain-of-thought-prompting