Chain of Thought（CoT）
ちぇーんおぶそーと自然言語処理
意味・定義
AIに段階的な思考プロセスを経て回答させることで、複雑な問題の精度を向上させる手法。
解説
Chain of Thought（思考の連鎖）は、AIに段階的に考えさせることで、複雑な問題の正答率を上げる手法です。人間が難しい問題を解く時に、途中の思考過程を書き出すのと同じ発想です。 通常、AIに「答えは？」と聞くと、いきなり結論を出そうとして間違えることがあります。しかし「ステップバイステップで考えてください」と指示すると、途中の推論過程を示しながら答えを導き出し、正確性が大幅に向上します。 特に、算数の文章題、論理パズル、多段階の推論が必要な質問で効果を発揮します。研究では、Chain of Thoughtを使うことで、複雑な算数問題の正答率が17%から78%に向上した例も報告されています。 さらに発展した手法として、「Self-Consistency」があります。同じ問題を複数回解かせて、最も多い答えを採用することで、さらに精度を高められます。
使い方・例文
"「リンゴが8個あります。3個食べて、5個もらいました。残りは何個ですか？」という問題に対し、通常は「13個」と誤答することがあります。しかし「ステップバイステップで考えてください」と指示すると、「最初8個→3個食べて5個→5個もらって10個」と正しく推論します。 プログラミングでは、「このコードのバグを見つけて修正してください。まず、コードの各部分が何をしているか説明し、次にバグの原因を特定し、最後に修正案を提示してください」と指示することで、より正確なデバッグが可能になります。"