定義
問題を段階的に「考え抜く」ために特別に設計されたAIモデルの一種で、即座に応答するのではなく、目に見える推論の連鎖を生み出します。OpenAIのo-seriesおよび他のラボからの同様のモデルが例として挙げられます。これらは複雑なタスクでより良いパフォーマンスを発揮する傾向がありますが、時間がかかり、より多くのコンピューティングリソースを消費します。
なぜ重要か
LRMは法律、金融、および科学の領域での高リスク決定のために急速に展開されています。なぜなら、より慎重で信頼できるように見えるからです。しかし、それらの推論ステップは、標準モデルが公開していない新しい攻撃面（chain-of-thought hijacking）を作成します。つまり、より高い能力は自動的により高いセキュリティを意味するわけではありません。