『ファスト＆スロー』で紹介される人間の認知的努力（瞳孔反応）と、LLMにおける複雑タスク時の推論トークン消費の類似性を考察する記事。処理資源の投入と限界という視点から、両者の比較を通じLLMの推論の性質を探る。
瞳孔の大きさとLLMの知的努力
編集メモ: LLMが複雑なタスクで消費する推論トークンと人間の認知努力には共通点があり、この「処理資源」の概念を理解することはLLMの限界把握に繋がります。
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