Chain-of-Thought過程の誘導によるLLMの性能改善と推論過程および性能の説明性向上

近年，大規模言語モデルの性能上は著しいものがあるが，その大規模さゆえにモデル構造や推論過程がブラックボックス化している問題がある．そこで，Chain-of-Thoughtの過程を誘導するフォーマットを提案し，推論過程のどの部分が特に推論結果に影響を与えているかを特定できるようにした．また，FineTuningにより任意のモデルで同様のフォーマットでの出力ができること，この手法を用いることで複数モデル間で推論能力の差がある部分を明確にできることも示した．司法試験の民法分野の含意関係推論タスクを題材として，大規模言語モデルを用いたタスク性能の向上を達成した．