### Chain-of-thought（CoT）とFew-shotプロンプトの組み合わせの定義と目的 #### 定義 Chain-of-thought（CoT）は、問題解決プロセスを明示的に示す手法である。これにより、Large Language Models（LLM）が複雑な問題を解決する際に、推論の各ステップを段階的にたどることが可能となる。Few-shotプロンプトは、モデルに特定のタスクを学習させるために、限られた数の例を提供するアプローチである。これら二つの組み合わせにより、モデルが具体的な推論手順を学習し、新しい問題に対して適用できる能力が向上する。 #### 手順の概要 1. **問題と解答の例の選定** 問題解決のための具体的な例を選び、それが新しい問題に対するモデルの一般化能力の基盤を形成する。 2. **各例についてのCoT生成** 選定した問題に対して、ステップバイステップの推論プロセスを明確に示す。これにより、問題解決の論理的枠組みが構築される。 3. **CoTのFew-shotプロンプトへの組み込み** 生成したCoTを例としてFew-shotプロンプトに組み込み、モデルがこれらの例から学習できるようにする。 4. **LLMへのプロンプトの入力** 組み込まれたプロンプトをLLMに提供し、学習プロセスを促進する。 5. **新しい問題への適用** 学習した推論プロセスを新たな問題に適用し、その問題解決のための解答を生成する。 #### 効果と適用性 このアプローチは、特に算術や論理的推論を必要とする問題において有効である。明示的な推論ステップを通じて、LLMは複雑な問題解決により効果的に取り組むことができるようになる。