要約:
- AIと機械学習手法には、人間の認知とは異なる大きなギャップがある。
- LLMs（Large Language Models）は、記事の要約、コード生成、複雑な質問への回答などで驚異的な成功を収めている。
- Prompt engineeringが重要であり、モデルに求める内容を具体的に指定すれば結果が向上する。
- 認知プロンプティングは、人のような論理的なステップに従って問題を解決する方法をモデルに提供する。
- これにより、LLMsの問題解決能力が向上し、人間の認知により近い方法で問題に対処できる可能性がある。
感想:
認知プロンプティングは、AIにより人間らしい認知操作を提供して複雑な問題を解決させる手法であり、その結果は期待されている。人間のように考えるAIを育てることで、論理的な問題解決だけでなく創造性や意思決定などの領域にも適用できる可能性がある。AIがより論理的かつ創造的に考えることができるようになる未来が楽しみである。
元記事: https://towardsdatascience.com/cognitive-prompting-in-llms-6234f6ab9a4b