Chain-of-Thought

Chain-of-Thought (CoT) Prompting fordert die KI auf, Schritt für Schritt zu denken, statt direkt eine Antwort zu geben. Beispiel: ‚Analysiere Schritt für Schritt: 1) Was sind meine Ziele? 2) Welche Optionen habe ich? 3) Was kostet jede Option? 4) Was ist der ROI? 5) Welche Empfehlung ergibt sich?‘ CoT verbessert die Ergebnisse bei komplexen Aufgaben erheblich, indem die KI ihren Denkprozess explizit macht. Durch das schrittweise Durchdenken macht das Modell weniger Fehler und liefert nachvollziehbarere Ergebnisse. Das ist besonders wichtig bei mathematischen Aufgaben, logischen Problemen, oder wenn die Nachvollziehbarkeit essentiell ist. CoT funktioniert besser mit größeren Modellen (GPT-4, Claude). Mit kleineren Modellen oder einfachen Aufgaben ist der Vorteil geringer. Best Practice: Kombiniere Few-Shot mit Chain-of-Thought für maximale Qualität.