Chain-of-Thought, im AI-Kontext.
Chain-of-Thought lässt ein Sprachmodell erst in Zwischenschritten denken und dann antworten. Das hebt die Trefferquote bei mehrstufigen Aufgaben.
Chain-of-Thought ist eine Prompt-Technik, bei der das Modell die Aufgabe zuerst in nachvollziehbaren Zwischenschritten durchgeht und erst danach das Ergebnis nennt. Der Effekt wurde 2022 von Wei und Kollegen bei Google Research beschrieben und zeigt sich vor allem bei Aufgaben mit mehreren Bedingungen, Rechenschritten oder Regeln. Der Preis sind zusätzliche Output-Tokens und spürbar mehr Wartezeit. Neuere Reasoning-Modelle machen diesen Schritt bereits von sich aus, dort ist ein zusätzlicher Denk-Befehl im Prompt überflüssig. Für einfache Umformulierungen oder Textbausteine bringt die Technik nichts und kostet nur.
Beispiele aus dem Mittelstand
- Ein Handwerksbetrieb lässt Angebotsprüfungen Schritt für Schritt gegen die Preisliste laufen, statt eine Pauschalantwort zu verlangen.
- Eine Spedition prüft Zollfälle mit ausformulierten Zwischenschritten, damit der Sachbearbeiter die Begründung nachvollziehen kann.
Folge-Fragen
Wie fordert man Chain-of-Thought an?
Mit einer klaren Anweisung, die Aufgabe in Schritten zu prüfen und das Ergebnis erst am Ende zu nennen. Wichtig ist, welche Schritte gemeint sind, nicht die Formel Schritt für Schritt allein.
Muss der Nutzer die Zwischenschritte sehen?
Nein. Man kann sie intern erzeugen lassen und nur das Endergebnis ausgeben. Für Prüf- und Freigabewege sind sie allerdings oft der wertvollste Teil.
Wann ist die Technik überflüssig?
Bei einfachen Umformulierungen, Übersetzungen oder Textbausteinen. Und bei Reasoning-Modellen, die intern ohnehin in Schritten arbeiten.
Machen Zwischenschritte die Antwort automatisch richtig?
Nein. Ein Modell kann auch eine falsche Kette sauber formulieren. Die Schritte erleichtern nur das Nachprüfen.
Verwandte Begriffe
Chain-of-Thought in der Praxis.
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Künstliche Intelligenz