大型言語モデル（LLM）は理論的な問題解決において、その実力を発揮しています。特に注目されているのがプロンプトエンジニアリングという新しい応用分野です。これは、プロンプトを通じてLLMと対話するための技術で、これによりモデルの能力を向上させることができます。その中でも、「思考の流れ（chain-of-thought、CoT）」というテクニックは、理論問題における正確さを向上させる効果があり、LLMがどのような推論を経て答えに至ったのか、もしくはどのような推論ミスがあったのかを説明します。
読みやすいこの技術は、LLMの性能を一層高め、利用者にはより理解しやすい結果を提供することが期待されています。この興味深いテクニックにより、LLMの魅力と可能性はさらに拡がるでしょう。
出典 : Short and Sweet: Enhancing LLM Performance with Constrained Chain-of-Thought https://towardsdatascience.com/short-and-sweet-enhancing-llm-performance-with-constrained-chain-of-thought-c4479361d995