Araştırmalar, yapay zeka modellerini yanıtlamadan önce düşünmeyi öğretmenin, onların akıl yürütme yeteneklerini önemli ölçüde geliştirebileceğini göstermektedir. Geleneksel olarak, ChatGPT gibi yapay zeka sohbet botları, yanıtlarını düşünmez veya farklı sohbet olasılıklarını tahmin etmez. Ancak "Quiet-STaR" adı verilen yeni bir eğitim yöntemi, yapay zeka sistemlerine yanıt vermeden önce birkaç içerideki sebep üretmeyi öğretiyor. Bu tahminleri birleştirerek, yapay zeka en iyi cevabı sunabiliyor ve bu cevap, bir insan katılımcı tarafından doğrulanabiliyor.

Bu yöntem aynı zamanda yapay zekanın yanlış sebepleri atarak öğrenmesine olanak tanıyor, böylece gelecekteki konuşmaları öngörebiliyor ve devam eden konuşmalardan öğrenebiliyor. Quiet-STaR algoritması, Mistral 7B adlı açık kaynaklı bir dil modeline uygulandığında, akıl yürütme testinde %47. 2 bir skor elde ederek, ön eğitim skoru olan %36. 3'e kıyasla önemli bir iyileştirme sağladı. Yapay zeka hala okul matematik testleri gibi belirli görevlerde zorluk çekiyor, ancak performansı %5. 9'dan %10. 9'a kadar ikiye katlandı. Bu yaklaşım, yapay zeka modellerinin akıl yürütme yeteneklerini geliştirme ve sinir ağı tabanlı sistemler ile insan gibi akıl yürütme arasındaki boşluğu kapatma konusunda umut vermektedir.