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AIパフォーマンスの向上と大規模言語モデルにおける簡潔な推論

大規模言語モデル（LLM）は、人工知能（AI）を革新し、人間のようなテキストを生成し、さまざまな産業で複雑な課題に取り組んでいます。これまで専門家は、推論チェーンの拡張が精度を高め、ステップ数が多いほど信頼性の高い結果が得られると考えていました。2025年のメタのFAIRチームとエルサレム・ヘブライ大学の研究は、この考えに挑戦しています。この研究では、短い推論チェーンがLLMの精度を最大34.5%