生成AI応用比較
チェーンオブソート（Chain of Thought）プロンプティングと通常のプロンプティングの主な違いはどれか？
A.チェーンオブソートは段階的な推論過程を明示させることで複雑問題の精度を向上させるが、通常のプロンプティングは最終的な答えのみを求める← 正解
✓ 正解です。チェーンオブソートは「まず〜を考えて、次に〜を計算する」といった推論ステップを明示させ、複雑な問題解決精度を大幅に向上させます。
B.チェーンオブソートは複数のAPI呼び出しを連鎖させるが、通常のプロンプティングは単一呼び出しに限定される
✗ 誤りです。チェーンオブソートはAPI連鎖とは異なり、言語モデルの推論過程を段階的に記述させるプロンプティング技法です。
C.チェーンオブソートはモデルの出力トークン数を削減し、通常のプロンプティングはトークンを無制限に使用する
✗ 誤りです。チェーンオブソートは思考過程を詳細に説明させるため、むしろ出力トークンが増加する傾向があります。
D.チェーンオブソートは数学問題のみ対応で、通常のプロンプティングはあらゆるタスクに対応する
✗ 誤りです。チェーンオブソートは数学だけでなく、常識推論、論理的判断、多段階のタスク全般で効果を発揮します。
この問題のポイント
チェーンオブソートは「まず〜を考えて、次に〜を計算する」といった推論ステップを明示させ、複雑な問題解決精度を大幅に向上させます。
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