🧩 زنجیره فکر (Chain-of-Thought) در مدل‌های زبانی بزرگ


وقتی از یک مدل زبانی سوال می‌پرسیم، همیشه بهتر نیست فقط جواب نهایی را بدهد.
گاهی لازم است مدل مسیر استدلال خود را مرحله‌به‌مرحله بازگو کند؛ این همان چیزی است که به آن زنجیره فکر (CoT) می‌گوییم.


🔹 چرا مهم است؟
توانایی حل مسائل چندمرحله‌ای (ریاضی، منطقی، برنامه‌ریزی).
کاهش خطاهای «پرش مستقیم به جواب».
شفافیت در نحوه رسیدن مدل به نتیجه.


🔹 مثال ساده

❓ علی ۳ سیب دارد، رضا ۲ سیب دارد. در مجموع چند سیب دارند؟
✅ پاسخ بدون زنجیره فکر: ۵
✅ پاسخ با زنجیره فکر: علی ۳ سیب دارد، رضا ۲ سیب دارد → ۳+۲=۵


📊 پژوهش‌ها نشان داده‌اند که استفاده از CoT باعث می‌شود مدل‌ها در حل مسائل پیچیده عملکرد بسیار بهتری داشته باشند.


@rss_ai_ir 🤖🧠
#هوش_مصنوعی #LLM #زنجیره_فکر #Chain_of_Thought #مدل_زبان

🧠 پیشرفت مدل‌های زبانی بزرگ: از مفاهیم پایه تا کاربردهای واقعی

👤 اسحاق کارگر
⏺ دانشمند ارشد هوش مصنوعی در شرکت In_Parallel فنلاند
⏺ دانشجوی دکترای هوش مصنوعی رباتیک، دانشگاه آلتو فنلاند

📚 سرفصل‌ها
🔹 مقدمه – مدل‌های زبانی چیستند؟
🔹 مبانی معماری ترنسفورمر (به زبان ساده)
🔹 آموزش و تنظیم مدل‌های زبانی بزرگ
🔹 کاربردهای کلیدی LLM
🔹 چالش‌ها و محدودیت‌ها
🔹 مسیرهای آینده و نکات پایانی
🔹 پرسش و پاسخ

🏛 برگزار شده توسط آکادمی
- شبکه نخبگان ایران

🌐 @rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #مدل_زبانی #LLM #یادگیری_عمیق #ترنسفورمر #AI #مدلسازی #علمی #آموزش