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Lilian Weng
OpenAIは、テスト時の計算量（Test time compute）と思考の連鎖（Chain-of-thought）を活用し、AIモデルの推論能力を向上させる手法について解説している。このアプローチにより、複雑な問題解決におけるモデルの精度と信頼性を高めることが可能となる。
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本記事に対して、非常に貴重なフィードバックと直接の編集をいただいたジョン・シュルマン氏に心より感謝いたします。
テスト時計算（Graves et al. 2016, Ling, et al. 2017, Cobbe et al. 2021）および思考連鎖（CoT: Chain-of-thought）（Wei et al. 2022, Nye et al. 2021）は、モデルのパフォーマンスに著しい向上をもたらしましたが、同時に多くの研究課題も提起しました。本記事では、「思考時間」としてのテスト時計算を効果的に活用する方法とその有用性に関する最近の進展についてレビューすることを目的としています。
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Special thanks to John Schulman for a lot of super valuable feedback and direct edits on this post.
Test time compute (Graves et al. 2016, Ling, et al. 2017, Cobbe et al. 2021) and Chain-of-thought (CoT) (Wei et al. 2022, Nye et al. 2021), have led to significant improvements in model performance, while raising many research questions. This post aims to review recent developments in how to effectively use test-time compute (i.e. “thinking time”) and why it helps.
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