Chain-of-Thought（思考の連鎖）プロンプトを用いたLLMによる論理的学習データの量産

Chain-of-Thought（思考の連鎖）プロンプトを用いたLLMによる論理的学習データの量産とは

Chain-of-Thought（思考の連鎖）プロンプトを用いたLLMによる論理的学習データの量産とは、大規模言語モデル（LLM）に対し、複雑な推論問題の解決プロセスをステップバイステップで思考するように促すChain-of-Thought（CoT）プロンプトを適用し、その結果として得られる高品質な論理的推論データや問題解決過程のデータを大量に生成する手法です。このアプローチは、AI学習データにおけるバイアス排除と品質管理の一環として、特に高品質な合成データの生成に貢献します。LLMが自ら思考過程を示すことで、人間によるアノテーションの労力を削減しつつ、多様で整合性の高い学習データを効率的に供給することが可能となります。これにより、推論能力や問題解決能力に優れたAIモデルの育成が期待されます。

このキーワードが属するテーマ