推論時のトークン数を80%以上削減しながら出力精度を保つプロンプト手法の新提案
本記事では、LLMが行う推論プロセスの効率性を向上させる新たな研究を紹介します。 プロンプト手法としても推論モデルの内部動作としてもよく使用されているCoTは、推論過程を詳しく書き出すため、正確性は高まるものの処理時間が長くなりがちです。そこで本研究は、人間が自然に行うような簡潔なメモを取る形で、効率的な推論を実現する手法を提案しています。 参照論文情報は記事の下部に記載されています。 本記事の関連研究 三段論法でLLMの推論能力を高める プロンプト手法の新提案 LLMには正解例だけでなく、「よくある間違い例」と理由も一緒に教えるのが有効 LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的…
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