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コントラスティブCoT (Contrastive Chain-of-Thought)の定義
コントラスティブCoTとは、正しい推論過程の例と誤った推論過程の例を対比させて提示し、なぜ誤りなのかを手がかりに正答への道筋をモデルに学習させるプロンプト技法のこと。
コントラスティブCoT (Contrastive Chain-of-Thought)とは（詳しく解説）
コントラスティブCoT(Contrastive Chain-of-Thought)とは、通常のCoTのように正しい推論例だけを示すのではなく、誤った推論とその誤り方の例を対比的に併せて提示することで、モデルが「なぜその推論が誤りなのか」を手がかりに正答へのステップを学習しやすくするプロンプト技法とされる。数学的推論やコード生成のように誤答パターンが典型化しやすいタスクで、通常のCoTより精度が上がるとされる。2026年時点の実運用では、良質な誤り例を作る手間が通常のfew-shot例より大きく、誤り例の質が低いとモデルがその誤りパターンを模倣してしまう落とし穴が指摘されている。現場では、まず通常のCoTやfew-shotで十分な精度が出るか試し、誤答が特定のパターンに偏る場合にのみ誤り例を追加する段階的な導入が選ばれやすいとされる。プロンプト長が通常のCoTより伸びてトークン消費が増えるため、API課金の相場感を踏まえてコストとのバランスを取る設計が現場で重視される。
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出典: AI PICKS AI用語辞典「コントラスティブCoT (Contrastive Chain-of-Thought)とは」 https://aipicks.jp/glossary/contrastive-cot
コントラスティブCoT (Contrastive Chain-of-Thought)の使用例
- 数学文章題のプロンプトに、正しい解法例と典型的な計算ミス例を対で示し、誤答パターンを回避させる。
- コードレビューAIに、バグを含む修正例と正しい修正例を対比提示し、判定精度を検証する。
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