近年、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展に伴い、自然言語処理分野はかつてない変革を遂げています。これらの技術は現在、コードアシスタント、検索エンジン、パーソナルAIアシスタントなど、幅広い場面で活用され、その強力な能力を証明しています。しかし、従来の「次のトークン予測」パラダイムには限界があり、特に複雑な推論や長期的なタスク処理において、モデルは深い概念理解を習得するために膨大な量のトレーニングを必要としています。この問題を解決するため、Metaなどの研究機関の研究者たちは、