Das KI-Vokabular · 03 Mit KI arbeiten
Was ist Chain of Thought?
Ein Modell ein Problem Schritt für Schritt durcharbeiten lassen, bevor es antwortet. Das verbessert meist die Ergebnisse bei mehrstufigen Aufgaben.
Chain of Thought, auf Deutsch etwa „Gedankenkette“, beschreibt Zwischenschritte, die ein Modell vor seiner endgültigen Antwort ausschreibt: ein Problem zerlegen, rechnen, prüfen. Forschende haben festgestellt, dass die Aufforderung „denk Schritt für Schritt“ die Ergebnisse bei Mathe- und Logikaufgaben verbessert. Reasoning-Modelle machen das inzwischen standardmäßig.
Die Schritte sind generierter Text, wie alles andere, was ein Modell produziert. Sie helfen oft, sind aber keine garantierte Aufzeichnung dessen, wie die Antwort zustande kam. Auch eine selbstbewusste Kette von Schritten kann in einer Halluzination enden.
Warum es für dich wichtig ist
Bei allem mit mehreren Schritten, etwa Berechnungen, Vergleichen und Plänen, bitte das Modell, seinen Rechenweg zu zeigen, oder nutze einen Reasoning-Modus. Sichtbare Schritte machen es dir außerdem leichter zu erkennen, wo etwas schiefgelaufen ist.
Own it
Lies die Schritte, statt nur dem Ergebnis zu vertrauen. Im Rechenweg erwischst du falsche Annahmen, bevor daraus Entscheidungen werden.
Woher es kommt
Google-Forschende um Jason Wei haben die Technik 2022 benannt, in Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. Sie zeigten, dass ein paar durchgerechnete Beispiele mit ausgeschriebenen Schritten große Modelle deutlich besser bei Mathe- und Logikrätseln machten. Wenige Monate später fand ein anderes Team heraus, dass schon der Zusatz „Let's think step by step“ in einem Prompt einen ähnlichen Effekt hat (Kojima et al., 2022).
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