優れたAIは、人間の思考のように問題を洞察し、適切な解答を導き出す能力があります。その一方で、どのようにするとAIが最も効果的かについての議論は、日々進行しています。「思考の連鎖」「思考の木」「思考のグラフ」 – これらはAIが問題を解決するための3つの新たなクリエイティブなフレームワークです。
「思考の連鎖」は続き物のタスクに対して優れていて、直線的で分かりやすい進行をとりますが、多くの問題や変数を検討することが必要な複雑なタスクに対しては力不足です。
「思考の木」は、問題をいくつかのサブ問題に分割できる点が優れています。このフレームワークでは、異なる解答や結果の可能性を探求することが可能になりますが、その分複雑さと計算リソースの必要性が増します。
最後に、複雑な問題や変数の多い問題に対して特異な能力を発揮するのが「思考のグラフ」です。しかし、非線形で互いに結びついた関係を表現する能力がある反面、理解の難しさと大きな計算リソースが必要となります。
私たちは、これら三つのフレームワークそれぞれが独自の利点と欠点を持ち、それぞれが異なる種類のタスクや問題に対して最適となることを理解します。それぞれの理論について詳しく知りたい方は、ぜひ本文をご覧ください。
出典 : https://dr-arsanjani.medium.com/the-generative-ai-lifecycle-1b0c7d9463ec