Chain-of-Thoughtを活用した 大規模言語モデルの推論力向上

本レポート「Chain-of-Thoughtを活用した大規模言語モデルの推論力向上」では、大規模言語モデル（LLM）の推論プロセスとその課題、特にChain-of-Thought（CoT）プロンプティングが推論能力をどのように向上させるのかを詳しく解説します。

また、Appenの専門家チームが作成した数学的推論データのケーススタディ「Human Grounded Math Dataset 1.0」を通じて、Chain-of-Thought推論データの構築方法を解説します。

【本レポートのポイント】

• 大規模言語モデルの推論とAIの課題
• Chain-of-Thoughtプロンプティングはどのように大規模言語モデルの推論を引き出すのか
• Chain-of-Thought推論を実行するための大規模言語モデルのトレーニング方法
• Chain-of-Thought推論の課題
• Chain-of-Thought推論における高品質データの重要性
• AppenのChain-of-Thought推論データ
• ケーススタディHuman Grounded Math Dataset 1.0