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迷路でローカル LLM を調べる · 第2回

1. はじめに

LLM の Reasoning 機能をご存じですか? つい先日まで私は全く知りませんでした!これがすごいのです。

Reasoning とは、LLM が回答を生成する前に段階的に「考える」機能です。

通常、Chain of Thought のような段階的推論をさせるには、複数回の問い合わせを行う思考ループをアプリケーション側で実装する必要があります。 Reasoning 機能を持つモデルでは、これを1回の問い合わせで自動的に行ってくれます。

本記事では、以下の迷路実験を題材に Reasoning の思考内容を覗いてみます。

迷路でローカル LLM を調べる · 第1回

1. はじめに

2025-2026 年末年始、私の GPU は LLM に占拠されていましたがやっと解放されました(歓喜)。

ローカル LLM(gpt-oss:20b)の2D 空間認識能力を迷路を題材に調査しました。

  • 動機: LLMに自律的な動きをさせるために空間がどう見えているか知りたい
  • 方法: 全マス × 1マスごとに「次どっち?」と構造化出力で問う
  • プロンプト: どんなプロンプトが良いかわからないので複数試した
  • ソース・実験結果: GitHub で公開

結果、私が最初に考えたプロンプトが最悪でした(白目)。

主な発見

  • ローカル LL...