思考の連鎖CoT（Chain of Thought）とは？、LLM・生成AIに対する役割やデータセットについて解説

複雑な問題（特に複雑な数学的問題）の場合、LLMが直接正解を与えることは困難です。coTは、最終的な答えを出力する前に、中間的なステップ・バイ・ステップの推論ステッ プを明示的に出力するようモデルに要求/促すことで、LLMの演算、常識、推論の質を向上させます。

 

CoTは、複雑な推論タスクにおけるLLMの性能を大幅に向上させ、中間ステップの出力は、モデルの思考プロセスのユーザの理解を容易にし、大規模モデルの推論の解釈可能性を向上させます。今日、思考連鎖推論は、複雑なタスクに対処するための大規模モデルの一般的なツールとなっています。

 

思考の連鎖CoT（Chain of Thought）とは

 

2022年のグーグルの論文「Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models」で初めて示唆されたのは、複雑な問題をステップバイステップのサブ問題に分解し、それらを順次解いていくプロセスに段階的に参加させることで、大規模モデルのパフォーマンスを大幅に向上させることができるという。パフォーマンスを向上させます。これらの推論の中間段階は、思考の連鎖（Chain of Thought）と呼ばれます。

 

CoTを含む完全なプロンプトは多くの場合、インストラクション、推論、例題から構成されます。 一般的に、Instructionは問題を記述し、ビッグモデルの出力形式を知らせます。RationaleはCoTの中間推論プロセスを指し、問題の解決、中間推論ステップ、問題に関連する外部知識を含むことができます。

 

2. CoTの役割

 

1、COTは、モデルが複雑な問題を複数のステップに分解することを可能にします。これは、より多くの推論ステップを必要とする問題を、より計算量的に分割できることを意味します。

 

2、COTは、モデルがなぜ間違いを犯すのかを知る窓を提供し、モデルをデバッグする機会を提供します。

 

3、COTは数学的応用、常識的推論、記号操作に使用でき、人間が言語を通して解決できるあらゆる問題に使用できる可能性があります。

 

4、COTはどのような言語モデルにも使用でき、数ショットのサンプルに追加して動作させることができる。 モデルの再トレーニングの手間を省くことができます。

 

常識的推論が人間に追いつく これまでの言語モデルが多くの困難なタスクで人間のレベルに到達できなかったのに対し、思考連鎖のヒントを用いた大規模言語モデルは、ベンチハード（BBH）評価ベンチマークの23タスク中17タスクで人間のベースラインを上回りました。

 

数学の論理的推論は劇的に向上した。 一般的に言語モデルは算数的推論タスクではあまり良いパフォーマンスを示さないが、思考連鎖を適用することで、大規模言語モデルの論理的推論能力は劇的に向上します。言語モデルの数学的問題を解く能力をテストするMultiArithとGSM8Kデータセットにおいて、大規模言語モデルであるPaLMは、思考連鎖キューを使用することで、従来のキューを300%上回るパフォーマンスを示しました。 MultiArithとGSM8Kでの性能向上は非常に大きく、教師あり学習の最適性能をも上回っています。 これは、大規模言語モデルが、正確で段階的な計算を必要とする複雑な数学的問題も解決できることを意味します。

 

3. 弊社データセットの特徴

 

Chain-of-Thought (CoT) データセットは、自然言語処理（NLP）の分野で特に注目されているデータセットの一つです。このデータセットは、連続的な推論プロセスをモデル化するのに適しており、複数のステップを経て答えを導く能力を評価するために使用されます。以下に、一般的なCoTデータセットの特徴について解説します。

 

1. 階層構造

CoTデータセットの最大の特徴は、その階層構造にあります。各質問と回答のペアが複数存在し、それらが連鎖的に繋がっているため、モデルは連続的な推論を行う必要があります。この階層構造は、単純な質問応答を超えて、より複雑で深い理解を要求します。

 

2. 多段階推論

CoTデータセットでは、単一の質問に対する直接的な回答だけでなく、複数の段階を経て答えを導き出すことが求められます。たとえば、ある質問に対する回答が他の質問を生成し、その答えがさらに次の質問を生成するという形で進行します。これにより、モデルは逐次的な推論能力を高めることができます。

 

3. 多様なトピック

CoTデータセットは、科学、数学、歴史、哲学など、さまざまな分野からの質問を含んでいます。これにより、モデルは幅広いトピックに対応できる汎用性を持つことが期待されます。また、異なる分野間の知識の橋渡しを可能にする能力も評価されます。

 

4. 質問の多様性

CoTデータセットに含まれる質問は非常に多様であり、単純な事実確認から複雑な推論までさまざまです。これにより、モデルは様々なタイプの質問に対して柔軟に対応できることを要求されます。

 

5. 回答の多様性

質問に対する回答も多様であり、一問一答形式のものから、長文の説明を含むものまで幅広くカバーされています。これにより、モデルは単に正しい答えを返すだけでなく、適切な形式で情報を提供する必要があります。

 

まとめ

 

Chain-of-Thought (CoT) データセットは、連続的な推論プロセスをモデル化するために設計されたものであり、階層構造、多段階推論、多様なトピック、質問の多様性、回答の多様性といった特徴を持っています。このデータセットを利用することで、自然言語処理モデルの性能を向上させ、さまざまな応用分野での活用が期待されます。