Chain of Thought Prompting (CoT) ist eine Technik im Prompt-Engineering, bei der große Sprachmodelle (wie GPT) dazu angeregt werden, ihre Denkschritte beim Lösen komplexer Aufgaben explizit aufzuschreiben, anstatt direkt eine Antwort zu geben.
Diese Methode führt oft zu besseren, nachvollziehbaren und korrekteren Ergebnissen, insbesondere bei logischen, mathematischen oder mehrschrittigen Fragestellungen.
Warum: Die Bedeutung von Chain of Thought Prompting
Chain of Thought Prompting ist deshalb wichtig, weil:
- komplexe Probleme in Teilschritte zerlegt werden, die das Modell Schritt für Schritt abarbeiten kann
- logische Konsistenz und Erklärbarkeit gefördert werden
- es besonders bei mathematischen Aufgaben, logischen Rätseln oder Argumentationsfragen zu besseren Ergebnissen führt als klassische One-Shot-Prompts
- es dem Modell hilft, strukturiert zu „denken“, ähnlich wie Menschen bei komplizierten Aufgaben vorgehen
Kurz: CoT Prompting verbessert die Klarheit, Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit der KI-Antworten.
Wie: Funktionsweise von Chain of Thought Prompting
Bei CoT-Prompts wird das Modell explizit aufgefordert, in mehreren Schritten zu denken – typischerweise mit einem Hinweis wie:
„Denk Schritt für Schritt.“
Statt direkt eine Lösung zu verlangen, stellt man eine komplexe Aufgabe und leitet das Modell an, Gedankenprozesse in Textform zu äußern.
Beispiel:
Prompt:
„Wenn Tom 3 Äpfel hat und er 2 weitere kauft, wie viele hat er dann? Denk Schritt für Schritt.“
Antwort (KI):
„Tom hat zunächst 3 Äpfel. Dann kauft er 2 weitere dazu. 3 + 2 = 5. Also hat er insgesamt 5 Äpfel.“
Typische Struktur:
- Eingabe mit CoT-Hinweis
- Mehrschrittige Erklärung
- Abschließende Antwort
Besonders effektiv ist CoT in Kombination mit Few-Shot Prompting, bei dem man dem Modell ein oder mehrere Beispiele für „gedankliche Zwischenschritte“ vorgibt.
Was: Einsatzfelder und Herausforderungen
Typische Anwendungsfelder:
| Bereich | Anwendung |
|---|---|
| Mathematik | Textaufgaben, Gleichungssysteme, Zahlenlogik |
| Programmieren | Debugging, Schrittweise Problemlösung |
| Logik & Rätsel | Kettenlogik, Wenn-Dann-Verknüpfungen |
| Recht & Analyse | Argumentationsstruktur bei komplexen Fragestellungen |
| Bildung | Nachvollziehbare Lösungswege für Schüler und Studierende |
Herausforderungen:
- Nicht immer zuverlässig: Das Modell kann fehlerhafte Zwischenschritte formulieren, die plausibel klingen
- Verbrauch von Token: Lange Antworten führen zu höherem Rechen- und Tokenaufwand
- Manchmal unnötig: Bei einfachen Fragen verlängert CoT unnötig die Antwortzeit
- Abhängigkeit von der Prompt-Formulierung: Schon kleine Änderungen können zu ganz anderen Gedankengängen führen
Fazit zu Chain of Thought Prompting
Chain of Thought Prompting ist eine leistungsstarke Methode, um KI-Modelle zum strukturierten Denken anzuleiten. Gerade bei komplexen Aufgabenstellungen trägt es entscheidend zur Verbesserung der Ergebnisqualität und Transparenz bei.
Die Methode bringt die Funktionsweise großer Sprachmodelle näher an menschliche Denkprozesse – und zeigt, wie wichtig die richtige Kommunikation mit KI-Systemen ist, um ihr Potenzial optimal auszuschöpfen.
