Stell dir vor du könntest einer KI beibringen wie ein Mensch zu denken. Genau das macht Chain of Thought (CoT) Prompting möglich. #ArtificialIntelligence Das musst du wissen – Chain of Thought Prompting CoT lässt KI-Modelle schrittweise denken Besonders effektiv bei komplexen Aufgaben Funktioniert mit großen Sprachmodellen (100B+ Parameter) Macht KI-Entscheidungen nachvollziehbarer Kein spezielles Training der Modelle nötig Du kennst sicher das Gefühl wenn du eine schwierige Matheaufgabe löst. Du gehst Schritt für Schritt vor zeigst deine Arbeit. Genau das bringst du mit CoT einer KI bei. CoT Prompting glänzt besonders wenn es um mehrstufige Denkprozesse geht. Stell dir vor du nutzt ChatGPT für eine komplizierte Analyse. Mit normalen Prompts bekommst du vielleicht nur das Endergebnis. Mit CoT siehst du jeden Gedankenschritt. Die Umsetzung ist einfacher als du denkst. Du gibst der KI Beispiele wie sie Probleme Schritt für Schritt lösen soll. Dann forderst du sie auf bei neuen Aufgaben genauso vorzugehen. Es ist als würdest du einem Schüler eine Lösungsstrategie beibringen. Hier ein Beispiel: Du möchtest dass die KI Matheprobleme löst. Du zeigst ihr wie sie eine Aufgabe in Einzelschritte zerlegt – vom Verstehen der Angaben bis zur finalen Berechnung. Bei der nächsten Aufgabe denkt die KI dann genauso strukturiert. Implementierung von Chain-of-Thought (CoT) Aufforderungen Um CoT-Aufforderungen effektiv zu nutzen, befolge diese Schritte: Identifiziere deine Aufgabe und sammle Beispielprobleme Schreibe für jedes Beispiel den schrittweisen Denkprozess auf Formatiere deine Aufforderung mit diesen detaillierten Beispielen Fordere das Modell auf, „Schritt für Schritt zu denken“ bei Anfragen Hier ist ein Beispiel für eine gut strukturierte CoT-Aufforderung zur mathematischen Argumentation: Du bist ein Expertensystem für mathematische Argumentation. Deine Aufgabe ist es, mathematische Textaufgaben Schritt für Schritt zu lösen und dabei alle Berechnungen klar darzustellen. Gehe Probleme immer methodisch an, indem du sie in logische Schritte unterteilst. Hier sind einige Beispiele, wie man Probleme löst: Beispiel 1: Eine Bäckerei verkaufte am Samstag 136 Kuchen und am Sonntag 98 Kuchen. Wenn jeder Kuchen 24 $ kostet, wie viel Geld haben sie am Wochenende verdient? Lösung 1: Verstehe die gegebenen Informationen: Verkauf am Samstag: 136 Kuchen Verkauf am Sonntag: 98 Kuchen Preis pro Kuchen: 24 $ Berechne die Gesamtanzahl der verkauften Kuchen: Gesamtkuchen = Verkauf am Samstag + Verkauf am Sonntag Gesamtkuchen = 136 + 98 = 234 Kuchen Berechne das gesamte eingenommene Geld: Gesamteinnahmen = Gesamtkuchen × Preis pro Kuchen Gesamteinnahmen = 234 × 24 $ = 5.616 $ Daher hat die Bäckerei am Wochenende 5.616 $ eingenommen. [Zusätzliches Beispielproblem und Lösung] Nun, bitte löse das folgende neue Problem mit dem gleichen Schritt-für-Schritt-Ansatz: [Neues Problem für die KI zur Lösung] Für Entwickler eröffnet CoT spannende Möglichkeiten. Stell dir Bildungs-Apps vor die komplexe Themen Schritt für Schritt erklären. Oder Analyse-Tools die jede Entscheidung transparent machen. Die Einsatzmöglichkeiten sind riesig. Der Clou: Du brauchst kein speziell trainiertes Modell. CoT funktioniert mit gängigen Sprachmodellen direkt out of the box. Das spart Zeit und Ressourcen. Fazit: Chain of Thought Prompting CoT Prompting ist mehr als nur ein Trick. Es verändert wie wir mit KI interagieren. Plötzlich denken Maschinen nicht mehr in einer Blackbox sondern zeigen uns ihren Denkprozess. Das macht KI nicht nur leistungsfähiger sondern auch vertrauenswürdiger. Wer weiß – vielleicht ist das der Schlüssel zu wirklich „intelligenter“ künstlicher Intelligenz. #AIprompting #CognitiveAI ArXiv, Studien-Paper-PDF
Chain of Thought Prompting: So bringst du KI-Modelle zum logischen Denken
