この記事では、思考連鎖（CoT）推論モデルについて、GPTのような他のモデルと比較したDeepSeek独自のアプローチに焦点を当てて説明します。
はじめに
市場で4番目の推論モデルであるGPT O3-miniのリリースは、この技術の普及が進んでいることを示している。さまざまな推論モデル（O1、DS、Gemini 2 Flash）を実験してきた私は、DeepSeekのCoTが他と大きく異なることを観察してきた。例えば、DeepSeekは問題をより詳細なステップに分解し、ユーザーの意図を予測するために推測（「たぶん...」）を頻繁に使用します。対照的に、GPT の CoT はユーザー・コマンドの実行に重点を置いています。
主な違い
* GPT O1: 複雑で高度なプロンプトの実行に優れているが、創造性は低い。
* DeepSeek（DS）：単純なプロンプトで、より優れた発散的思考、創造性、表現力を示す。しかし、指示が長くなるとコントロールできなくなることがあり、指示が複雑になると効果が低下することが示唆されている。
根本的な理由
これらの違いは、DeepSeek が、プロセス報酬のトレーニングを利用する他の大規模言語モデル（LLM）とは異なり、アウトカム報酬のトレーニングを利用していることに起因する。以下の章では、この 2 つの報酬メカニズムについて掘り下げていきます。
第1章 思考の連鎖トレーニング詳細を加える前にフレームワークを構築する
AIの深い思考能力は、"患者の問題分解 "と "直感的な答えのターゲティング "を組み合わせた訓練から生まれる。AIに人間のように問題を分解させることで、"直感的な飛躍 "が "論理的な梯子 "に変わる。
パズルの端のピースを見つけることから始めるのと同様に、CoTトレーニングはAIに "推論マップ "を提供する。直接的に全体像を推測するのではなく、「問題の特定→ステップの分解→論理の接続」という経路をたどるようにAIを導く。
例
質問都市の交通渋滞を緩和するには？
* CoTなし：地下鉄をもっと作れ。(結果は正しいが、再利用可能な思考の枠組みが欠けている）。
* CoTと：
* 主な原因を分析する：自家用車が多すぎる。
* 需要側の解決策：公共交通機関／ライドシェアを奨励する。
* 供給側の解決策：信号アルゴリズムの最適化。
* 長期計画：ワーク・レジデンス・バランス政策。
(追跡可能なプロセス、調整可能な戦略）。
第2章 プロセス報酬：正しいステップごとに小さな報酬を与える
プロセス報酬は、AIに人間の思考プロセスを数多く教えることで、AIが人間の思考方法を学び、合理的な手順でタスクを実行できるようにする。これは答えの正しさだけでなく、AIのCoTが合理的な推論を示しているかどうかにも焦点を当てる。
GPSナビゲーションのように、目的地で「ルートが違う」と宣言する代わりに、道を間違えるたびに「ルートを再計算する」ことを思い出させてくれる。
コア・テクニック：
* ステップ採点：推論プロセスの各ステップを独立して評価する（例：数学の問題で途中式が妥当かどうか）。
* 論理的一貫性の検出：AだからB」という連鎖が途切れないようにする（例えば、「寒いからスイカを食べる」というようなジャンプを避ける）。
* 例え：教師は各クラスで手を挙げて発言した生徒にポイントを与える。
第3章 成果報酬：最終的な成否のみに焦点を当てる
成果報酬は、モデルに質問と結果を与え、AIが結果を達成するまでの中間的な思考プロセスを独自に決定するように訓練する。
目標は、正解は「人間が理解できる」方法で表現されなければならないことをAIに理解させることだ。
人間味のあるデザイン：
* 学習の好み：人間は公式を積み重ねるよりも、「量子力学を説明するのにアナロジーを使う」ことを好む。
* シナリオの適応：小学生向けにストーリー＋イラストを使いながら、コード＋原則をエンジニアに提供する。
* 例え：日々の宿題に関係なく、試験は最終成績にのみカウントされる。
第4章 報酬の融合：プロセスと成果は等しく重要である
理想的なAIの思考は、「合理的な分解」と「感情的な表現」の共存にある。交響楽団のように、プロセス報酬は指揮者が各音楽家を楽譜通りに演奏させることであり、結果報酬は聴衆の拍手がメロディの情熱を調整するかどうかを決めることである。
例
* 質問落ち葉はなぜ散るのか」を子供に説明するには？
* ピュア・プロセスAI：アブシジン酸ホルモン、アブシジン層細胞...ステップ・バイ・ステップで説明（厳密だが退屈）。
* 純粋アウトカムAI：「大きな木は冬になると眠るんだ！」。(活発だが知識不足)。
* バランスの取れたAI：
* 科学的なレベル秋に光が弱まる→葉が養分を作らなくなる→落葉細胞が分離する（プロセス報酬監督）。
* 表現レベル大きな木は、眠っている服を着替えるように、古い葉を落とし、春に新しい服を着るのを待つ！(結果報酬の最適化）。
プロセス報酬と結果報酬は、DNAの2本の鎖のようなものだ：
* このプロセスにより、思考の信頼性が確保される（捏造がない）。
* その結果、表現に共感を与える（正しいナンセンスを言わない）。
AIがこの2つのバランスを動的に学習すれば、冷たいコードは暖かくなる。
