Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングの説明として、最も適切なものはどれか。
- 1複数のLLMを鎖のようにつなぎ、前段のモデルの出力を次段のモデルの学習データとして再学習させる手法
- 2プロンプトに悪意ある命令を紛れ込ませ、開発者が設定した制約を回避させようとする攻撃手法
- 3答えに至るまでの推論過程を段階的に出力させ、計算や論理的な問題の正答率向上を図る手法
- 4推論過程を出力させることで、回答からハルシネーションを完全に排除できるようにする手法
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正解：3
Chain-of-Thoughtプロンプティングは、途中の推論過程を含む解答例を示したり「ステップバイステップで考えて」と指示したりして、考える過程を段階的に出力させる手法です。複数の手順を要する算数の文章題や論理的な問題で、正答率の向上が期待できます。選択肢2はプロンプトインジェクションの説明です。また、出力された推論過程そのものが誤っていることもあるため、ハルシネーションを完全に防げるわけではありません。「CoT＝推論過程を段階的に出力させて、複雑な問題の精度を高める」と覚えておきましょう。
根拠：Chain-of-Thought Prompting（Wei et al., 2022）