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LLM-Konzepte

Chain-of-Thought (CoT)

Prompting-Technik, bei der das Modell Zwischenschritte des Denkprozesses explizit ausformuliert.

Chain-of-Thought-Prompting fordert das Modell auf, seinen Lösungsweg schrittweise zu beschreiben, bevor es die finale Antwort gibt. Das verbessert die Leistung bei komplexen Reasoning-Aufgaben erheblich.

Die einfachste Form ist der Zusatz 'Denk Schritt für Schritt' im Prompt. Fortgeschrittenere Methoden wie Tree-of-Thought erweitern das Konzept auf baumförmige Explorationspfade.

CoT funktioniert besonders gut bei mathematischen, logischen und mehrstufigen Planungsaufgaben. Bei einfachen Faktenabfragen bringt es wenig Gewinn und erhöht nur die Ausgabelänge.

Verwandte Begriffe

  • Prompt

    Texteingabe, mit der ein Sprachmodell zu einer bestimmten Ausgabe angeleitet wird.

  • Few-Shot Learning

    Methode, bei der dem Modell wenige Beispiele im Prompt mitgegeben werden, um das gewünschte Format zu zeigen.

  • Reasoning-Modell

    Sprachmodell, das vor der Ausgabe längere interne Denkketten produziert und so komplexes Schlussfolgern verbessert.

  • Large Language Model (LLM)

    Ein großes, auf Text trainiertes Sprachmodell — das Fundament moderner generativer KI.