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Chain-of-Thought(CoT)
Zerlegt komplexe Probleme Schritt für Schritt in einzelne Zwischenschritte des Schlussfolgerns
In 30 Sekunden
- Was
- Fordert das Modell auf, Zwischenschritte seines Denkens vor der endgültigen Antwort zu zeigen, und macht so den Lösungsweg explizit.
- Wann einsetzen
- Probleme mit mehrstufiger Logik, Mathematik oder kausalem Schließen, bei denen das Zeigen des Rechenwegs Fehler aufdeckt und die Genauigkeit erhöht.
- Achtung
- Längere Argumentationsketten können frühe Fehler verstärken: Jeder Schritt trägt die Fehler der vorherigen weiter und verschlechtert die Endantwort.
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Video-Erklärung
Chain-of-Thought: Überblick
Zerlegt komplexe Probleme Schritt für Schritt in einzelne Zwischenschritte des Schlussfolgerns
- Decomposes complex problems into manageable sub-problems
- Provides transparent reasoning process
- Uses "think step by step" approach
- Foundation for advanced agent actions
The Agent Architect
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Quellen
Die Veröffentlichungen, Spezifikationen und Repositories, auf denen dieses Muster beruht.
- Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., 2022)arXiv:2201.11903
- Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning (Wang et al., 2022)arXiv:2203.11171
- Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning (Zhou et al., 2022)arXiv:2205.10625
- Large Language Models are Zero-Shot Reasoners (Kojima et al., 2022)arXiv:2205.11916
- Anthropic Claude Chain of Thought Best Practices
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