LLMのチェイン・オブ・ソート、タスク深度で効果に差
arXiv cs.CLは2026年6月23日(現地時間)、大規模言語モデル (LLM) におけるチェイン・オブ・ソート (Chain-of-Thought、CoT) プロンプティングが推論能力を普遍的に向上させるという一般的な仮定に対し、その効果がタスクのシリアル深度に依存することを明らかにした研究結果を報告しました。この研究は、CoTがトランスフォーマーのシングルパス容量を超えるシリアル計算を外部化することで、アーキテクチャ上のボトルネックを回避していると指摘しています。