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Chain of Thought (CoT)

Chain of Thought (CoT)は、大規模言語モデル（LLM）における複雑な推論能力を引き出すためのプロンプト技法です。この技法は、質問に対する答えを導き出すために、一連の中間的な推論ステップを生成することを指します。以下に、CoTの主要な特徴と利点を説明します。

特徴

  • 逐次的推論: CoTは、問題を解決するために必要な一連の推論ステップを順を追って生成します。これにより、モデルが複雑な問題を段階的に解決する能力が向上します[1][2]。
  • 手動および自動プロンプト: CoTには、手動で設計されたデモンストレーションを使用する方法と、モデル自身が自動的に推論チェーンを生成する方法の2つの主要なアプローチがあります。後者は「Let’s think step by step」というシンプルなプロンプトを使用して、モデルが自動的に推論ステップを生成することを促します[2][3]。

利点

  • 複雑な問題解決能力の向上: CoTプロンプトを使用することで、モデルは数学的問題、常識的推論、シンボリック推論などの複雑なタスクでのパフォーマンスが大幅に向上します。例えば、GSM8Kベンチマークでの数学的問題において、540Bパラメータのモデルが最先端の精度を達成しました[1][4]。
  • 多言語対応: CoTは多言語環境でも有効であり、異なる言語での推論能力を向上させることができます。これにより、ベンガル語やスワヒリ語などの言語でも強力な推論能力を発揮します[19]。
  • 誤りの軽減: 自動生成された推論チェーンには誤りが含まれることがありますが、これを軽減するために多様性を持たせたデモンストレーションを構築する方法が提案されています。これにより、モデルのパフォーマンスがさらに向上します[2][16]。

応用例

  • 知識集約型のマルチステップ質問応答: CoTは、知識集約型のマルチステップ質問応答においても有効です。IRCoT（Interleaving Retrieval with Chain-of-Thought）は、CoTと外部知識の取得を組み合わせることで、モデルの推論精度を大幅に向上させます[4]。
  • マルチモーダル推論: CoTはテキストだけでなく、画像などの他のモダリティを組み合わせたマルチモーダル推論にも応用されています。これにより、より豊かな情報を基にした推論が可能となります[6]。

Chain of Thoughtは、大規模言語モデルの推論能力を飛躍的に向上させる技法として、今後も多くの応用が期待されます。
[1] https://arxiv.org/abs/2201.11903
[2] https://arxiv.org/abs/2210.03493
[3] https://arxiv.org/abs/2309.15402
[4] https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-long.557
[5] https://arxiv.org/abs/2402.12875
[6] https://arxiv.org/abs/2302.00923
[7] https://arxiv.org/abs/2209.07686
[8] https://arxiv.org/abs/2310.07923
[9] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/hash/9d5609613524ecf4f15af0f7b31abca4-Abstract-Conference.html
[10] https://arxiv.org/abs/2301.13379
[11] https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-short.101
[12] https://doi.org/10.18653/v1/2022.emnlp-main.174
[13] https://arxiv.org/abs/2210.03493
[14] https://www.taylorfrancis.com/books/mono/10.4324/9781315132310/great-chain-being-arthur-lovejoy
[15] https://arxiv.org/abs/2210.09261
[16] https://arxiv.org/abs/2203.11171
[17] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/dfc310e81992d2e4cedc09ac47eff13e-Abstract-Conference.html
[18] https://arxiv.org/abs/2203.11171
[19] https://arxiv.org/abs/2210.03057
[20] https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/adma.201800561
[21] https://www.nejm.org/doi/abs/10.1056/NEJMoa0805800
[22] https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=vukGEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP13&dq=chain+OR+of+OR+thought&ots=w6yDB1aIog&sig=WKCcjrY8090iv7VSQ-y1SmOJKLA
[23] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0076687984050151
[24] https://acrjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/art.39480
[25] https://acsjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/cncr.11105
[26] https://www.researchgate.net/profile/Silvia-Estrada-Flores/publication/286439426_Chain_of_Thought/links/5668d3af08ae9da364b9feab/Chain-of-Thought.pdf
[27] https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=wvETCgAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA457&dq=chain+OR+of+OR+thought&ots=5LW7DcJHQM&sig=EHoD8NIGP5Rn6_VyyV3SrOBqrKU
[28] https://doi.org/10.18653/v1/2023.findings-acl.824
[29] https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/9780824885489-017/pdf?licenseType=restricted
[30] https://www.academia.edu/download/31145961/valuechain-handbook.pdf

Chain of Thought Promptingの具体的な手法

Chain of Thought (CoT) Promptingは、大規模言語モデル（LLM）が複雑な推論タスクを解決するために使用される技法です。以下に、CoT Promptingの具体的な手法とそのバリエーションを説明します。

基本的な手法

  1. 逐次的推論プロンプト:
  • シンプルなプロンプト: 「Let’s think step by step」というシンプルなプロンプトを使用して、モデルに逐次的な推論を促します。この方法は、モデルが自動的に中間的な推論ステップを生成するのを助けます[2][3]。
  • 手動デモンストレーション: 手動で設計された一連のデモンストレーションを使用します。これには、質問とそれに対する詳細な推論チェーンが含まれます。これにより、モデルが具体的な推論ステップを学習します[2]。
  1. 自動CoTプロンプト:
  • Auto-CoT: モデルが自動的に多様な質問をサンプリングし、それに対する推論チェーンを生成します。これにより、手動でデモンストレーションを設計する手間を省きつつ、モデルのパフォーマンスを向上させます[2]。

高度な手法

  1. 自己一貫性（Self-Consistency）:
  • 多様な推論パスのサンプリング: 単一の推論パスではなく、多様な推論パスをサンプリングし、それらの中から最も一貫性のある答えを選択します。これにより、複雑な推論問題に対するモデルの精度が向上します[6]。
  1. 逐次的プロンプト（Iterative Prompting）:
  • コンテキストに応じたプロンプト生成: 現在のステップのコンテキストに基づいて動的にプロンプトを生成する方法です。これにより、異なる推論ステップ間の変動を捉えやすくなります[7]。
  1. マルチモーダルCoT:
  • テキストと画像の統合: テキストと画像などの異なるモダリティを統合して推論を行う手法です。これにより、より豊かな情報を基にした推論が可能となります[12]。
  1. IRCoT（Interleaving Retrieval with Chain-of-Thought）:
  • 外部知識の取得と統合: CoTと外部知識の取得を組み合わせることで、モデルの推論精度を向上させます。具体的には、推論ステップごとに必要な情報を外部から取得し、それを基に次の推論ステップを行います[9]。

応用例

  • 数学的問題解決: CoTプロンプトを使用することで、数学的問題に対するモデルの解答精度が大幅に向上します[3]。
  • 常識的推論: 日常的な常識に基づく推論タスクでも、CoTプロンプトは有効です[3]。
  • 知識集約型質問応答: 外部知識を統合することで、複雑な質問応答タスクにおいても高い精度を実現します[9]。

Chain of Thought Promptingは、モデルの推論能力を飛躍的に向上させるための強力な手法であり、今後も多くの応用が期待されます。
[1] https://arxiv.org/abs/2402.10200
[2] https://arxiv.org/abs/2210.03493
[3] https://arxiv.org/abs/2201.11903
[4] https://arxiv.org/abs/2304.03262
[5] https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-short.101
[6] https://arxiv.org/abs/2203.11171
[7] https://doi.org/10.18653/v1/2022.emnlp-main.174
[8] https://arxiv.org/abs/2311.11797
[9] https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-long.557
[10] https://arxiv.org/abs/2209.07686
[11] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0952197624000654
[12] https://arxiv.org/abs/2302.00923
[13] https://arxiv.org/abs/2210.03493
[14] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/72393bd47a35f5b3bee4c609e7bba733-Abstract-Conference.html
[15] https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3690635
[16] https://arxiv.org/abs/2302.00923
[17] https://arxiv.org/abs/2307.13702
[18] https://arxiv.org/abs/2301.13379
[19] https://arxiv.org/abs/2305.16582
[20] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/hash/9d5609613524ecf4f15af0f7b31abca4-Abstract-Conference.html
[21] https://arxiv.org/abs/2310.07923
[22] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/dfc310e81992d2e4cedc09ac47eff13e-Abstract-Conference.html
[23] https://arxiv.org/abs/2203.11171
[24] https://arxiv.org/abs/2210.03057
[25] https://www.mdpi.com/1648-9144/60/1/148
[26] https://arxiv.org/abs/2309.15402
[27] https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/adma.201800561
[28] https://arxiv.org/abs/2203.08383
[29] https://direct.mit.edu/books/edited-volume/3637/chapter-abstract/121528
[30] https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/EUM0000000000329/full/html

Chain of Thought Promptingと他のプロンプト技法の違い

Chain of Thought (CoT) Promptingは、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を引き出すための特定の技法です。他のプロンプト技法と比較して、CoT Promptingにはいくつかの独自の特徴と利点があります。以下に、CoT Promptingと他の主要なプロンプト技法の違いを説明します。

Chain of Thought Promptingの特徴

  1. 逐次的推論:
  • CoT Promptingは、問題を解決するために必要な一連の中間的な推論ステップを生成します。これにより、モデルが複雑な問題を段階的に解決する能力が向上します[1][2]。
  1. 手動および自動プロンプト:
  • CoTには、手動で設計されたデモンストレーションを使用する方法と、モデル自身が自動的に推論チェーンを生成する方法の2つの主要なアプローチがあります[2][3]。
  1. 自己一貫性:
  • 多様な推論パスをサンプリングし、それらの中から最も一貫性のある答えを選択することで、モデルの精度を向上させます[6]。

他のプロンプト技法との比較

特徴/技法Chain of Thought Prompting標準プロンプトFew-Shot PromptingZero-Shot Prompting
逐次的推論はいいいえいいえいいえ
手動デモンストレーションありなしありなし
自動プロンプト生成ありなしなしなし
自己一貫性ありなしなしなし
複雑な問題解決高い低い中程度低い

標準プロンプト

  • 特徴: 単純な質問と回答の形式でプロンプトを提供します。
  • 利点: 実装が簡単で、基本的な質問応答に適しています。
  • 欠点: 複雑な推論や多段階の問題解決には向いていません[3][4]。

Few-Shot Prompting

  • 特徴: 数例のデモンストレーションを提供して、モデルにタスクの例を示します。
  • 利点: モデルがタスクの具体的な例を学習することで、精度が向上します。
  • 欠点: デモンストレーションの質に依存し、複雑な推論には限界があります[3][4]。

Zero-Shot Prompting

  • 特徴: デモンストレーションなしで、直接質問に答えさせます。
  • 利点: デモンストレーションを準備する手間が省けます。
  • 欠点: モデルの精度が低く、特に複雑なタスクには不向きです[3][4]。

応用例

  • 数学的問題解決: CoTプロンプトは、数学的問題に対するモデルの解答精度を大幅に向上させます[3]。
  • 常識的推論: 日常的な常識に基づく推論タスクでも、CoTプロンプトは有効です[3]。
  • 知識集約型質問応答: 外部知識を統合することで、複雑な質問応答タスクにおいても高い精度を実現します[9]。

Chain of Thought Promptingは、他のプロンプト技法と比較して、特に複雑な推論タスクにおいて優れた性能を発揮します。そのため、今後も多くの応用が期待されます。
[1] https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-industry.4
[2] https://arxiv.org/abs/2303.05398
[3] https://arxiv.org/abs/2403.14982
[4] https://arxiv.org/abs/2302.00618
[5] https://proceedings.mlr.press/v202/shao23a.html
[6] https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.58057
[7] https://arxiv.org/abs/2402.10200
[8] https://arxiv.org/abs/2310.04959
[9] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/hash/9d5609613524ecf4f15af0f7b31abca4-Abstract-Conference.html
[10] https://arxiv.org/abs/2209.07686
[11] https://hardestchoice.org/wp-content/uploads/2024/05/AI_Alignment_A_Comprehensive_Survey_v4_ja-240527.pdf
[12] https://arxiv.org/abs/2210.03493
[13] https://doi.org/10.18653/v1/2023.eval4nlp-1.17
[14] http://arxiv.org/abs/2408.07676
[15] https://arxiv.org/abs/2311.00686
[16] https://www.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2:1871412
[17] https://arxiv.org/abs/2310.14799
[18] https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3690635
[19] https://doi.org/10.7759/cureus.60044
[20] https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2024/0/JSAI2024_2I5GS1001/_article/-char/ja/
[21] https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/07421222.2001.11045665
[22] https://core.ac.uk/download/pdf/230997322.pdf
[23] https://journals.lww.com/jhypertension/fulltext/2003/06000/New_year,_new_challenges.00001.aspx
[24] https://acrjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/art.39480
[25] https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3628096.3628747
[26] http://nlp.cs.aueb.gr/theses/Capstone_Thesis_Report.pdf
[27] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0019850199001133
[28] https://www.academia.edu/download/31145961/valuechain-handbook.pdf
[29] https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/html/Mitra_Compositional_Chain-of-Thought_Prompting_for_Large_Multimodal_Models_CVPR_2024_paper.html
[30] https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/imhj.21663

Chain of Thought (CoT) Promptingが複雑な推論を助ける方法

Chain of Thought (CoT) Promptingは、大規模言語モデル（LLM）が複雑な推論タスクを解決するために使用される技法です。この技法は、問題を解決するために必要な一連の中間的な推論ステップを生成することで、モデルの推論能力を向上させます。以下に、CoT Promptingがどのようにして複雑な推論を助けるのかを詳しく説明します。

逐次的推論の促進

  1. ステップバイステップのアプローチ:
  • CoT Promptingは、問題を小さな部分に分解し、それぞれの部分を順番に解決するアプローチを取ります。これにより、モデルは一度に全体の問題を解決するのではなく、各ステップで得られた情報を基に次のステップを進めることができます[1][2]。
  1. 中間ステップの明示化:
  • 問題解決の過程で中間的な推論ステップを明示的に生成することで、モデルは各ステップでの推論を確認し、誤りを修正する機会を得ます。これにより、最終的な答えの精度が向上します[2][4]。

自己一貫性の利用

  1. 多様な推論パスのサンプリング:
  • CoT Promptingでは、単一の推論パスではなく、多様な推論パスをサンプリングし、それらの中から最も一貫性のある答えを選択します。これにより、異なる視点からの推論が可能となり、複雑な問題に対する解答の信頼性が向上します[2][6]。
  1. エラーの軽減:
  • 多様な推論パスを生成することで、個々の推論チェーンに含まれるエラーの影響を軽減し、全体としてより正確な解答を導き出すことができます[2][6]。

外部知識の統合

  1. IRCoT（Interleaving Retrieval with Chain-of-Thought）:
  • CoT Promptingは、外部知識の取得と統合を組み合わせることで、モデルの推論精度をさらに向上させます。具体的には、推論ステップごとに必要な情報を外部から取得し、それを基に次の推論ステップを行います。これにより、モデルが持つ知識の限界を補完し、より正確な推論が可能となります[8]。

具体的な応用例

  1. 数学的問題解決:
  • CoT Promptingは、数学的問題に対するモデルの解答精度を大幅に向上させます。例えば、GSM8Kベンチマークでの数学的問題において、540Bパラメータのモデルが最先端の精度を達成しました[1][4]。
  1. 常識的推論:
  • 日常的な常識に基づく推論タスクでも、CoT Promptingは有効です。これにより、モデルは複雑な常識的問題に対しても高い精度で解答を導き出すことができます[1][4]。
  1. 知識集約型質問応答:
  • 外部知識を統合することで、複雑な質問応答タスクにおいても高い精度を実現します。IRCoTのような手法を用いることで、モデルは必要な情報を適切に取得し、それを基に推論を進めることができます[8]。

Chain of Thought Promptingは、問題を段階的に解決するアプローチを取ることで、モデルの推論能力を飛躍的に向上させる技法です。これにより、複雑な問題に対する解答の精度が大幅に向上し、さまざまな応用が期待されます。
[1] https://arxiv.org/abs/2205.10625
[2] https://arxiv.org/abs/2203.11171
[3] https://arxiv.org/abs/2302.00923
[4] https://arxiv.org/abs/2210.03493
[5] https://arxiv.org/abs/2304.03262
[6] https://arxiv.org/abs/2201.11903
[7] https://arxiv.org/abs/2302.00923
[8] https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-long.557
[9] https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-short.101
[10] https://arxiv.org/abs/2301.13379
[11] https://arxiv.org/abs/2203.11171
[12] https://arxiv.org/abs/2209.07686
[13] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/hash/9d5609613524ecf4f15af0f7b31abca4-Abstract-Conference.html
[14] https://arxiv.org/abs/2305.16582
[15] https://doi.org/10.18653/v1/p19-1092
[16] https://arxiv.org/abs/2311.09277
[17] https://aclanthology.org/2024.acl-long.65/
[18] https://arxiv.org/abs/2307.13702
[19] https://arxiv.org/abs/2210.03057
[20] https://arxiv.org/abs/2310.07923
[21] https://arxiv.org/abs/2210.03057
[22] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/dfc310e81992d2e4cedc09ac47eff13e-Abstract-Conference.html
[23] https://arxiv.org/abs/2402.10200
[24] https://arxiv.org/abs/2210.09261
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[30] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/72393bd47a35f5b3bee4c609e7bba733-Abstract-Conference.html

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