推論モデルreasoning model
推論モデルは、答える前に中間的な推論の過程を経るよう学習させた大規模言語モデルである。
記事7本
最終言及 推論モデルは、質問を受けてすぐに答えを生成するのではなく、問題を分解して検討する中間的な推論をまず生成し、その後に最終的な答えを出すよう学習させた言語モデルである。推論時により多くの計算を使うことで、数学、コーディング、複数段階の計画など複雑な課題での精度を高める。
生成するトークンが多いため、一般的な言語モデルより応答が遅く、コストも高くなりやすい。そのため、簡単な作業は小型で高速なモデルに任せ、難しい作業だけを推論モデルに回す形で併用されることが多い。
この説明は、AIPOSTの記事と広く知られた事実をもとにまとめたものです。誤りがあれば訂正依頼でお知らせください。
この項目を扱った記事
推論モデルは、答えを出す前に使うメモ欄であるChain of Thought（思考の連鎖）に途中の手順を書きます。
チームは、現在の推論モデルにプロンプトの小技は要らず、豊富で明確なコンテキストと曖昧さのない目標が必要だと主張します。
6.1 Sol Ultra-Fastのような超高速推論モデルが登場してから、数十のエージェントを並行して管理する必要は大きく減りました。
OpenAIとSynopsysは、推論モデルをチップ設計作業に取り入れるためにGPT-Synopsysを開発しています。
Salesforceは、28年にわたるCRMの経験と約10年にわたるデータ・AI研究を生かしたCRM向け推論モデル「Cora」を発表しています。
推論モデルがタスクに必要なことを決め、Jevが特定済みのインターフェース要素から対象を選びます。