本記事では、LLMの推論プロセスを認知科学の枠組みで体系的に分析し、人間との決定的な違いを明らかにした研究を紹介します。
研究者らは認知科学の知見を総動員してLLMの思考プロセスを解剖しました。さらに、この違いを理解することで、モデルの推論性能を最大60%向上させる手法を開発しています。
背景
日々の業務でLLMを活用する中で、高度なプログラミングはできるのに、少し条件を変えただけの簡単な問題で躓くという「ちぐはぐさ」を感じたことはありませんか？実はこれは、現在のLLM研究における最大の謎であり、モデルが本当に「考えて」いるのか、単に膨大なデータを「丸暗記」しているだけなのかを区別できていないことに起因しています。
これまで、LLMが出した答えが合っているかどうかばかりを重視し、その答えに至る「思考のプロセス」を評価する視点を持って分析された事例はあまりありませんでした。
本来の「推論」とは、レゴブロックで遊ぶ子供のように、「何を作るか決める」「部品に分解する」「うまくいかなければ修正する」といった複数の認知機能を組み合わせる複雑な作業です。これまでのLLM評価では、このプロセス全体を捉える枠組みが不足していました。
本記事では、ブラックボックスとなっていたLLMの思考プロセスを人間と同じような「認知の仕組み」として分解・分析し、LLMが本当に論理的に考えているのかを解き明かそうとする意欲的な事例を取り上げます。
