ओपनएआई ने हाल ही में अपने नवीनतम अनुमान मॉडल o3-mini की विस्तृत अनुमान प्रक्रिया प्रदर्शित करने की घोषणा की, जिसे प्रतियोगी DeepSeek-R1 द्वारा बढ़ते दबाव के जवाब के रूप में देखा जा रहा है। यह बदलाव ओपनएआई के मॉडल पारदर्शिता रणनीति में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन का प्रतीक है। इससे पहले, ओपनएआई ने चिंतन श्रृंखला (Chain of Thought, CoT) को एक मुख्य प्रतिस्पर्धात्मक लाभ माना और इसे छिपाए रखा। हालाँकि, DeepSeek-R1 जैसे ओपन मॉडल के अपने अनुमान पथ को पूरी तरह से प्रदर्शित करते हुए, यह बंद स्थिति बदल रही है।

प्रिंस्टन विश्वविद्यालय और येल विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने हाल ही में बड़े भाषा मॉडल (LLM) की "चिंतन श्रृंखला (CoT)" अनुमान क्षमताओं पर एक रिपोर्ट जारी की, जो CoT अनुमान के रहस्य को उजागर करता है: यह केवल तार्किक नियमों पर आधारित प्रतीकात्मक अनुमान नहीं है, बल्कि यह याददाश्त, संभाव्यता और शोर अनुमान जैसी विभिन्न तत्वों का मिश्रण है। शोधकर्ताओं ने स्थानांतरण कोड को परीक्षण कार्य के रूप में लिया और GPT-4, Claude3 और Llama3.1 के प्रदर्शन का विश्लेषण किया। स्थानांतरण कोड एक सरल编码 विधि है जिसमें प्रत्येक अक्षर को एक और अक्षर में बदल दिया जाता है।