Chain-of-Thought-Prompting

term_id: chain_of_thought_prompting

Category: application_paradigms

Definition

Chain-of-Thought (CoT)-Prompting verbessert die Leistung großer Sprachmodelle bei komplexen Aufgaben zur logischen Schlussfolgerung, indem das Modell explizit aufgefordert wird, seine schrittweise Logik darzulegen. Anstatt direkt zu

Summary

Chain-of-Thought-Prompting ist eine Technik, die große Sprachmodelle (LLMs) dazu anregt, vor der Erzeugung einer endgültigen Antwort Zwischenschritte der Argumentation zu generieren.

Key Concepts

  • Schritt-für-Schritt-Argumentation
  • Few-Shot-Lernen
  • Logische Deduktion
  • Zwischenschritte

Use Cases

  • Lösung mathematischer Textaufgaben
  • Komplexe Aufgaben zur logischen Schlussfolgerung
  • Fehlerbehebung bei Codegenerierungsfehlern

Code Example

prompt = "Q: Roger has 5 tennis balls. He buys 2 more cans of tennis balls. If each can has 3 balls, how many does he have?\nA: Roger started with 5 balls. 2 cans of 3 balls each is 6 balls. 5 + 6 = 11. The answer is 11."
print(prompt)

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