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LLMの創造性を高める発散-収束思考アプローチ

推論・思考(論理推論、Chain-of-Thought、数学的推論、問題解決)

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LLMに「創造的な〇〇を作って」とお願いしても、何度も似た答えが返ってきがちです。
そこで研究者たちは人間の思考からヒントを得た手法を考案し、効果を実証しました。
「条件は無視して、奇抜な案を自由に出して」、「出した案の中から一つ選んで、条件に合うものに仕上げて」 と指示します。

この方法で「試験問題」をクリエイティブに作成する実験の結果、新規性が約50〜60%向上し、しかも問題としての品質は維持されました。

人間がアイデアを出すとき、最初は制約を気にせず自由に発想を広げる「発散的思考」を行い、その後で条件に合うものを選んで磨き上げる「収束的思考」を行うと言われています。これを応用した手法です。

📄 参照論文

Divergent-Convergent Thinking in Large Language Models for Creative Problem Generation

著者: Manh Hung Nguyen, Adish Singla

所属: MPI-SWS

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