EvoClass
AI012
大規模言語モデルの深堀り
高度な推論、知識編集、数学論理
学習目標
- CoTの変種を分析・比較する：自己整合性、思考プログラム（PoT）、思考木（ToT）、思考グラフ（GoT）のアーキテクチャの違いを理解する。
- 知識編集技術を評価する：信頼性、局所性、移植性の指標を理解し、内部（ROME）と外部（SERAC）の編集手法の違いを区別する。
- 数学論理パイプラインを評価する：DeepSeek-Math や o1 などのモデルにおける長文数学的推論の強化に用いられる学習データ（GSM8K、MATH、AIME）および蒸留プロセスを特定する。