生成AI ChatGPTやClaudeなどに分類される大規模言語モデル（LLM）の推論パワーをフル活用したいなら、前提の順序がギガ重要だってこと、しっかり頭に叩き込んでおけよ！
Chenたちの研究が示している通り、前提をバラバラにぶち込むんじゃなくて、ちゃんとした順序で投入することで、モデルの推論性能が30%以上ビッグバンするんだ。

前提の順序って何がそんなに大事なの？

まず、前提の順序が大事なのは、モデルが情報をキャッチして論理的な流れをスムーズに追いやすくなるからだ。
つまり、情報を適切な順序で渡すことで、モデルは脳みそフル回転させて正確な結論にバッチリたどり着くんだよ。

例を出してみよう

**前提1:** すべての哺乳類は動物だ。  

**前提2:** すべての犬は哺乳類だ。  

**結論:** すべての犬は動物だ。

このケースで前提を正しい順番でぶち込むと、モデルはロジックを追いやすくて、スパッと正しい結論を導き出すのが楽になるんだ。

数学問題でも同じことが言える。問題解決のステップをクリアにして、一つずつ論理的に解いていくことが超重要。それぞれのステップを明確に示すことで、モデルは正確な解答をバンバン出すことができるんだ。

何が言いたいかって？

大規模言語モデルを使う時は、前提や問題のステップを適切な順序で提示することがマジで重要だってことだ。
これを実行することで、モデルの推論性能をマックスまで引き上げて、より正確な結果を手に入れることができるんだ。

そしてステップを踏んで考えさせることでより精度が上がるんだ！

これは人の脳も同じだと思うぜ

さぁ、この知識を武器にして、LLMを思いっきり駆り立ててみようぜ。前提の順序一つで、お前のモデルがどれだけ変わるか、今すぐ試してみるんだ！

これでお前も大規模言語モデルの真の力を引き出せるマスターに一歩近づいたってわけだ。モデルの推論力を最大限に引き出して、その能力をフルに活かすんだぜ！

そして、合コンでは論理的思考になれず大胸筋のパワーを最大限出せないおれ