明示的なCoTから暗黙的なCoTへ
AIモデルは、ステップバイステップで考えることで困難な問題を解決します。このプロセスはChain of Thought（CoT：思考の連鎖）と呼ばれます。
ほとんどのモデルは明示的なCoT（Explicit CoT）を使用しています。これらは回答を出す前に、すべての思考を書き出します。これにより、モデルの動作が遅くなり、トークン消費量も多くなります。
最新の研究では、より優れた手法が示されています。モデルは暗黙的なCoT（Implicit CoT）へと移行できます。これは、モデルが推論ステップを内部化することを意味します。つまり、すべての言葉を書き出すことなく、論理を思考プロセスとして処理するのです。
この転換はAIの仕組みを変えます。モデルを高速化し、より効率的にします。
仕組み：
- モデルが論理パターンに従うことを学習します。
- 推論をアウトプットから隠れ層（hidden layers）へと移動させます。
- より少ないテキストで複雑な問題を解決します。
これらのステップを内部化するようにモデルを訓練するには、特定のデータと手法が必要です。これにより、生成コストを削減しながら、モデルの精度を維持することができます。
この分野を注視しておくべきです。効率的な推論は、大規模言語モデルにとっての次なるステップです。
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