Chain of Thought（CoT）とは何ですか？
AIが複雑な問題を段階的に分解し、中間的な推論ステップを明示的に示すプロンプト手法。
定義
Chain of Thought（CoT、思考連鎖）は、大規模言語モデルが複雑な問題を解決する際に、中間的な推論ステップを明示的に生成し、段階的に論理を構築していくプロンプト手法です。
目的
CoTは、AIモデルの推論能力を向上させ、複雑な数学的計算、論理的推論、多段階の問題解決において、より正確で説明可能な結果を得ることを目指します。
機能
CoTは「ステップバイステップで考えてください」などのプロンプトを使用し、モデルに中間的な思考プロセスを明示的に生成させることで、最終的な答えの品質と信頼性を向上させます。
例
数学の問題で「リンゴが3個あって、2個食べたら残りは？」という質問に対して、「最初に3個ありました。2個食べました。3-2=1です。したがって1個残ります」という段階的な説明を生成します。
関連
CoTはプロンプトエンジニアリング、推論モデル、Few-Shot Learning、ゼロショット学習と密接に関連しています。
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Chain of Thought - CoT（思考連鎖）についてもっと知りたい場合は、Xで私に連絡してください。これらのトピックについてアイデアを共有したり、質問に答えたり、好奇心について議論したりするのが大好きなので、ぜひ立ち寄ってください。またお会いしましょう！