なぜ、ChatGPTへの1行の質問でThinkingを始めたら速攻で止めないとイケないのか？

この記事は、ChatGPTで1行の質問に対して「Thinking」モードが発動した場合に、処理が非効率になる理由を説明しています。特に短いプロンプトの場合、不必要な詳細化や過剰な例示の生成が起こりやすい点を指摘しています。主な論点は、LLMの構造的特性、推論エラーの可能性、十分条件の扱いの弱さです。記事は、モデルが仮定を増幅し、無関係または過度に広範な応答を生成するのを防ぐために、早期の制御が重要であると強調しています。

• •短い質問は「Thinking」モードの暴走を起こしやすい。
• •不必要な詳細化を防ぐために、早期の制御が重要。
• •LLMの構造、推論エラー、十分条件の扱いが問題の原因。