Format / Sintaxă: Chain-of-Thought – forțarea modelului să afișeze pașii logici intermediari prin îndemnul „Gândește pas cu pas”
Explicație detaliată
Publicată de Wei et al. (Google Brain, 2022), tehnica Chain-of-Thought rezolvă incapacitatea rețelelor autoregresive de a efectua salturi logice complicate într-un singur pas de generare.
Permițând modelului să genereze tokeni intermediari de raționament, fiecare nou pas beneficiază de atenție pe pașii anteriori calculați deja, crescând spectaculos acuratețea la matematică, logică și programare.
Analogie intuitivă
💡 La un examen dificil de fizică, profesorul acordă 90% din punctaj pentru rezolvarea etapizată pe ciornă. Dacă elevul scrie doar o cifră finală, șansele de greșeală din grabă sunt uriașe.
Mecanism & Funcționare
- Poate fi Zero-Shot CoT (adăugarea frazei magice: „Gândește pas cu pas înainte de a răspunde” sau „Let’s think step by step”).
- Sau Few-Shot CoT (unde exemplele demonstrative includ explicit lanțul de raționament uman).
Exemple practice și aplicabilitate
- Prompt: „O cantină are 23 de mere. Au cumpărat încă 3 lăzi cu câte 10 mere fiecare. Dacă au folosit 15 mere pentru plăcinte, câte mere au rămas? Gândește pas cu pas.”
Capcane frecvente & bune practici
Mit: „CoT este util la orice întrebare”. Realitate: Pentru fapte simple sau traduceri, forțarea CoT adaugă doar latență și cost de tokeni inutil.
Noțiuni înrudite
tree-of-thoughts: Noțiune asociată din acest modul.self-consistency: Noțiune asociată din acest modul.react-prompting: Noțiune asociată din acest modul.