大規模言語モデルの新時代：次トークン予測から論理的思考へのシフト

次のトークン予測だけではもう足りない：LLMにおける推論へのシフト 近年、GPTやBERTなどの大規模言語モデル（LLM）は「次のトークン予測」に依存してきました。この単純ながら強力な原理によって、現代のAIシステムはエッセーを書いたり、コードのデバグを行ったり、質問に答えたり、甚至是るに法曹試験を通過したりする能力を得ました。しかし、このアプローチが限界を迎えていることを示す議論も出てきており、特に高いリスクを伴う環境では、AIが単に次の一歩を予測するだけでなく、なぜそれを予測するのかを推論することが求められています。 2025年現在、AI研究者の間で推論重視のモデルが注目を集めています。これは単なる技術的洗練ではなく、AIの実用性を高める鍵となっています。推論チェーンの形成により、AIは単なるテキストの完遂だけでなく、問題解決のための論理的な思考プロセスを模倣できるようになります。この認知的な構造の兆候は、実際のユースケースでも明確な利点をもたらします。 例えば、若いITスタッフのトレーニングにおいて、成功しているのは単にスクリプトを覚える者ではなく、質問し、思考を停止し、理由を説明する者です。これをモデルに応用したRPT（Reasoning Path Transformer）は、OmniMATHベンチマークで認識できる推論パターン—演繹、仮説検証、アナロジー—を示しました。これらは、優秀なジュニアアナリストや方法的なエンジニアが行うような思考プロセスです。 信頼性の高いモデルでは、推論プロセスが明瞭に見えることが重要です。重要なセキュリティイベントを処理するシステムを想像してください。従来のLLMは「これに問題があるかもしれません。調査してください」と言うでしょう。しかし、推論重視のモデルは、「アラートは予定されたデータ同期中に発生しました。通常のトラフィックパターンから逸脱はありません。何もする必要はありません」と応答するでしょう。これは単なる出力の改善ではなく、判断力の向上を意味します。 特に金融、法務、医療、および運用といった信頼が必要な分野では、ユーザーや監査人がモデルの決定プロセスを見ることができ、検証やチャレンジが可能であることが欠かせません。最近、推論チェーンを主要な出力として扱うプロトタイプも出現しています。各予測に短い内部報告を組み合わせることで、人間とAIの協働に新しいインターフェースが生まれています。 推論チェーンの導入は当初、抽象的に聞こえるかもしれませんが、その実用性は既に現れ始めており、極めて強力であることが証明されています。