Was bedeutet Chain of Thought beim Prompten?

Definition

Chain of Thought (englisch für «Gedankenkette», auch «Kettendenken») ist ein Vorgehen beim Prompten: Sie lassen die KI nicht nur das Ergebnis nennen, sondern den Weg dorthin in einzelnen Schritten aufschreiben. Bei einer Rechenaufgabe zeigt sie zuerst die Zwischenrechnungen und erst dann die Summe.

Der Gedanke dahinter: Ein Sprachmodell erzeugt Text Wort für Wort. Wenn es Zwischenschritte hinschreibt, kann es darauf aufbauen. Bei mehrstufigen Aufgaben führt das oft zu besseren Ergebnissen. Neuere Modelle mit eingebauter Denkphase («Reasoning») arbeiten häufig schon von sich aus so, siehe Reasoning. Der Begriff ist auch im Glossar unter Chain of Thought beschrieben.

Einfach erklärt

Stellen Sie sich zwei Mitarbeitende vor. Die erste nennt auf die Frage «Was kosten 12 Stunden zu 135 Franken mit 8,1 Prozent MWST?» sofort eine Zahl. Die zweite schreibt auf: 12 mal 135, dann die Steuer, dann die Summe. Beim Aufschreiben finden Sie Fehler leichter, und auch die zweite Person macht sie weniger oft.

Im Prompt genügt oft ein Satz: «Gehe Schritt für Schritt vor und zeige deine Zwischenschritte.» Besonders nützlich ist das bei Rechnen, Planen, Abwägen und beim Suchen von Fehlern.

Beispiel

Ein Beispiel: Eine Büroleiterin in Aarau möchte wissen, wie viel sie einem Kunden für Material und Arbeitszeit verrechnen muss. Sie schreibt: «Rechne den Gesamtbetrag in CHF aus. Gehe Schritt für Schritt vor, nenne jede Zwischenrechnung und gib am Ende das Ergebnis mit zwei Dezimalstellen an.» Die KI zeigt Material, Stunden, Rabatt und Steuer einzeln. Beim Nachlesen entdeckt die Büroleiterin, dass die Steuer auf den falschen Betrag gerechnet wurde, und lässt den Schritt korrigieren.

Nicht verwechseln

Chain of Thought ist nicht dasselbe wie eine Prompt-Kette: Bei der Gedankenkette denkt die KI innerhalb einer Antwort in Schritten, bei der Prompt-Kette führen Sie selbst mehrere Anfragen nacheinander aus. Auch ist die sichtbare Begründung nicht immer ein getreues Abbild dessen, was im Modell tatsächlich geschieht, siehe Ist die sichtbare KI-Erklärung ein Beweis für Richtigkeit?. Verlangen Sie deshalb kurze, überprüfbare Begründungen, wie unter Kurze Begründung anfordern beschrieben, und kontrollieren Sie Fakten selbst.

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