В мире искусственного интеллекта метод Chain-of-Thought (CoT) становится всё более популярным. Он позволяет моделям AI, таким как LLM, разбивать сложные задачи на логические шаги, что особенно полезно в математике и логике. Однако, когда речь заходит о креативных задачах, CoT может оказаться неэффективным.
Недавние исследования показали, что хотя CoT значительно улучшает производительность в структурированных задачах, его применение в творчестве может подавлять спонтанность и гибкость, необходимые для генерации оригинальных идей. Например, при написании истории модель, использующая CoT, может слишком строго следовать структуре, что делает её работу предсказуемой и менее вдохновляющей.
Чтобы раскрыть потенциал AI в креативных областях, необходимо разрабатывать модели, которые будут использовать более свободные и непредсказуемые подходы. Это может включать случайную генерацию идей и обучение на основе человеческой обратной связи, что позволит AI лучше понимать, что такое креативность.