エルサレムのヘブライ大学の研究によると、大規模言語モデルの「思考」を少なくすることで、複雑な推論タスクにおけるパフォーマンスが実際に向上することが明らかになりました。
研究者たちは、長い思考チェーンが推論能力の向上につながるという仮説に疑問を投げかけ、S1-longの微調整によって推論時間が長くなるものの、パフォーマンスの顕著な向上は見られないことを明らかにしました。
論文では、主要なAIシステムのいくつかの例も挙げられています。
注目すべきは、推論チェーンが短いほど、より正確な答えが得られることが多いということです。
これは、ビッグデータ分析企業間の競争が激化する中でのことです。
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