Chain-of-thought (CoT) Prompting ist eine Methode, um der KI zu helfen, Schritt für Schritt zu denken, um ein Problem zu lösen. Anstatt die KI direkt nach der Antwort zu fragen, gibst du ihr eine Eingabeaufforderung, die Erklärungen oder logische Schritte enthält, wie:
Beispielfrage: Wenn es 3 Äpfel gibt und du 2 weitere kaufst, wie viele Äpfel hast du dann?
Anstatt sofort „5 Äpfel“ zu antworten, wird die KI dazu angeregt, ihr Denken zu erklären: Sie beginnt mit 3 Äpfeln, fügt 2 weitere hinzu, führt die Rechnung durch (3 + 2) und kommt dann zur Antwort.
Dies hilft der KI, die Logik zu verstehen und liefert bessere Ergebnisse, insbesondere bei Mathematik-, Logik- oder Denkaufgaben.
Wie funktioniert Chain-of-Thought (CoT) Prompting?
Chain-of-Thought Prompting funktioniert, indem die KI dazu angeleitet wird, ein Problem in kleinere Schritte zu unterteilen, bevor sie die endgültige Antwort gibt. Anstatt direkt zum Ergebnis zu springen, wird die KI dazu ermutigt, den Denkprozess wie ein Mensch zu durchlaufen. 
Schritt-für-Schritt-Erklärung:
- Die Eingabe enthält eine Begründung Der Benutzer gibt ein Beispiel oder bittet die KI, ihre Gedanken zu erklären. Das setzt die Erwartung für eine detaillierte, schrittweise Antwort.
- Die KI folgt dem logischen Pfad Das Modell beginnt damit, das Problem zu lösen, indem es erklärt, was es weiß, was getan werden muss und wie es das Schritt für Schritt macht.
- Die endgültige Antwort kommt am Ende Nachdem die Logik durchlaufen wurde, gibt die KI die endgültige Antwort basierend auf dem verfolgten Denkprozess.
Was ist Zero-shot Chain-of-Thought (CoT) Prompting?
Zero-shot Chain-of-Thought (CoT) Prompting bedeutet, dass man die KI auffordert, ein Problem Schritt für Schritt zu lösen, ohne ihr Beispiele zu geben. Bereits eine Formulierung wie „Lass uns Schritt für Schritt nachdenken“ hilft der KI, ihre Überlegungen zu erklären und genauere Antworten zu liefern.
| Methode | Frage | Antwortausgabe | Korrekt? |
| (a) Few-shot | F1: Sarah hat 10 Bleistifte. Sie kauft 2 Packungen mit je 4. Wie viele hat sie jetzt? | A: Die Antwort ist 18. | ✔️ |
| (a) Few-shot | F2: Ein Bauer hat 40 Tiere. Die Hälfte sind Kühe, davon ist die Hälfte schwarz. Wie viele schwarze Kühe gibt es? | A: Die Antwort ist 20. | ❌ |
| (b) Few-shot-CoT | F1: Sarah hat 10 Bleistifte. 2 Packungen × 4 = 8. 10 + 8 = 18. Die Antwort ist 18. | A: Die Antwort ist 18. | ✔️ |
| (b) Few-shot-CoT | F2: 40 Tiere → die Hälfte sind Kühe = 20 → die Hälfte davon sind schwarz = 10. | A: Die Antwort ist 10. | ✔️ |
| (c) Zero-shot | F: Ein Bauer hat 40 Tiere. Die Hälfte sind Kühe, davon ist die Hälfte schwarz. Wie viele schwarze Kühe gibt es? | A: Die Antwort ist 20. | ❌ |
| (d) Zero-shot-CoT | F: Ein Bauer hat 40 Tiere. Die Hälfte sind Kühe, davon ist die Hälfte schwarz. | A: Lass uns Schritt für Schritt denken. 40 → 20 Kühe → 10 schwarze Kühe. Die Antwort ist 10. | ✔️ |
Was ist automatisches Chain-of-Thought (Auto-CoT) Prompting?
Die manuelle Erstellung von Chain-of-Thought (CoT)-Demonstrationen ist zeitaufwendig und kann zu suboptimalen Ergebnissen führen. Zhang et al. (2022) automatisieren diesen Prozess, indem sie große Sprachmodelle mit dem Prompt „Lass uns Schritt für Schritt nachdenken“ anregen, um Denkprozesse zu erzeugen – obwohl dabei weiterhin Fehler auftreten können.
Um deren Auswirkungen zu verringern, ist Vielfalt in den Demonstrationen entscheidend.
Auto-CoT geht dies in zwei Schritten an:
- Fragen-Clustering: Gruppieren von Datensatzfragen in Cluster.
- Demonstrationsauswahl: Auswahl einer Frage pro Cluster und Generierung der Denkprozesse mithilfe von Zero-Shot-CoT, gesteuert durch einfache Heuristiken (z. B. 60 Token Länge, 5 Denk-Schritte), um Klarheit und Genauigkeit sicherzustellen.
Was sind die Nachteile oder Einschränkungen von Chain-of-Thought (CoT) Prompting in der KI?
Obwohl Chain-of-Thought (CoT) Prompting das Schlussfolgern in der KI verbessert, bringt es auch einige Herausforderungen und Einschränkungen mit sich. Hier sind die wichtigsten:
- Längere Antworten: CoT-Ausgaben können übermäßig detailliert und zeitaufwendig sein, besonders bei einfachen Aufgaben.
- Überkomplizierung: Es können unnötige Schritte zu einfachen Problemen hinzugefügt werden, was die Effizienz verringert.
- Empfindlichkeit gegenüber Prompts: CoT erfordert sorgfältig gestaltete Prompts; schlechtes Design kann das Modell verwirren.
- Höhere Rechenkosten: Schritt-für-Schritt-Ausgaben erfordern mehr Rechenleistung und Zeit.
- Weiterhin fehleranfällig: Selbst mit CoT sind fehlerhafte Schlussfolgerungen oder falsche Ausgaben möglich, wenn dem Modell Wissen fehlt.
Kurz gesagt: CoT Prompting ist leistungsstark, sollte jedoch nur dann eingesetzt werden, wenn es angemessen ist – insbesondere bei komplexen Aufgaben, bei denen das Abwägen der Vor- und Nachteile wichtig ist.
Wussten Sie schon?
Die Implementierung eines Faithful CoT Frameworks, das sicherstellt, dass die Denkprozesse mit der endgültigen Antwort übereinstimmen, führte zu relativen Genauigkeitssteigerungen von 6,3 % bei Textaufgaben in Mathematik und 5,5 % bei Multi-Hop-Fragenbeantwortung.
Was macht Chain-of-Thought (CoT) Prompting in der KI so effektiv?
Chain-of-Thought (CoT) Prompting ist wichtig, weil es KI-Modelle bei Aufgaben unterstützt, die logisches Denken, Argumentation oder mehrstufiges Vorgehen erfordern. Hier ist warum:
- Verbessert die Genauigkeit
Wenn die KI ihr Denken Schritt für Schritt erklärt, ist es wahrscheinlicher, dass sie Fehler erkennt und die richtige Antwort gibt – insbesondere bei Mathematik, Logikrätseln oder komplexen Fragen.
- Imitiert menschliches Denken
Wie Menschen Probleme in Schritte aufteilen, wird die KI durch CoT dazu angeregt, dasselbe zu tun. Das macht die Antworten verständlicher und vertrauenswürdiger.
- Besser bei komplexen Aufgaben
CoT funktioniert gut bei Aufgaben wie:
- Textaufgaben
- Logisches Schlussfolgern
- Alltagsverständnisfragen
- Mehrstufige Anweisungen
- Mehr Transparenz
Man kann nachvollziehen, wie die KI zur Antwort gelangt ist, was das Überprüfen und Korrigieren erleichtert.
Was ist der Unterschied zwischen Prompt Chaining und Chain of Thought?
Prompt Chaining und Chain-of-Thought (CoT) Prompting sind zwei Techniken, um KI-Modelle zu steuern, erfüllen aber unterschiedliche Zwecke. Während Prompt Chaining Aufgaben in mehrere Phasen unterteilt, konzentriert sich CoT auf die Lösung einer einzigen Aufgabe durch schrittweises Denken.
Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede:
| Aspekt | Prompt Chaining | Chain-of-Thought (CoT) Prompting |
| Definition | Verknüpfung mehrerer Prompts in einer Abfolge, wobei die Ausgabe eines Prompts als Eingabe für den nächsten dient | Ein einziger Prompt enthält schrittweises Denken, um die KI zur Endantwort zu führen |
| Struktur | Mehrere Prompts über mehrere Schritte hinweg | Ein langer Prompt mit internen Denkprozessen |
| Ziel | Komplexe Aufgaben in kleinere, handhabbare Teile zerlegen | Das Modell soll das Problem in einem Durchgang logisch durchdenken |
| Beispiel für einen Anwendungsfall | Schritt 1: Info extrahieren → Schritt 2: Zusammenfassen → Schritt 3: Antwort generieren | „Zuerst X, dann Y, daher ist die Antwort Z“ – alles in einer einzigen Antwort |
| Umgang mit Komplexität | Geeignet für Workflows oder Aufgaben mit mehreren Phasen | Am besten für Einzelschritte, die tiefes Denken oder Logik erfordern |
| Flexibilität | Hochgradig modular und über die Phasen hinweg anpassbar | Kompakter, aber weniger modular |
Wie wird Chain-of-Thought (CoT) Prompting in der realen Welt angewendet?
Chain-of-Thought (CoT) Prompting wird in vielen realen Anwendungen eingesetzt, bei denen klares Denken und schrittweise Erklärungen von Vorteil sind. Unten steht eine Tabelle, die zeigt, wie verschiedene Branchen CoT Prompting nutzen, um Entscheidungsfindung, Unterstützung und Lernen zu verbessern:
| Branche | Anwendung | Beispielhafte Verwendung |
| Bildung | Schritt-für-Schritt-Erklärungen zum Lernen und Problemlösen | KI-Tutoren lösen Matheaufgaben oder erklären Grammatikregeln |
| Gesundheitswesen | Schlussfolgerungen aus medizinischen Daten zur Diagnoseunterstützung | KI schlägt Diagnosen auf Grundlage von Symptomen und Testergebnissen vor |
| Finanzen | Finanzanalyse, Planung und Entscheidungsunterstützung | Aufschlüsselung von Kreditkonditionen, Anlageberatung oder Haushaltsprognosen |
| Recht & Compliance | Interpretation juristischer Texte und logische Erklärungen | Erklärung, wie eine Vorschrift auf einen bestimmten Vertrag oder Fall zutrifft |
| Kundensupport | Anleitung von Nutzern durch mehrstufige Lösungen oder Produktentscheidungen | Technische Probleme beheben oder den passenden Tarif über virtuelle Assistenten wählen |
| Softwareentwicklung | Erklärung von Code-Logik, Debugging oder schrittweise Code-Vorschläge | Entwicklerunterstützung durch Durchgehen der Logik oder Identifizieren von Fehlern |
Profi-Tipp!
Füge klare Anweisungen in deine Prompts ein, wie zum Beispiel „Denk Schritt für Schritt“, um das Modell zu motivieren, Zwischenüberlegungen zu generieren.
Wie wird Chain-of-Thought (CoT) Prompting die Zukunft der KI beeinflussen?
Es wird erwartet, dass Chain-of-Thought (CoT) Prompting die Zukunft der künstlichen Intelligenz maßgeblich beeinflussen wird, indem es den Modellen ermöglicht, menschenähnlicher zu denken.
Durch die Anleitung der KI zum schrittweisen Denken kann CoT die Genauigkeit, Transparenz und das Vertrauen in KI-Systeme verbessern, insbesondere in kritischen Bereichen wie Gesundheitswesen, Recht und Finanzen.
Während sich die KI weiterentwickelt, wird CoT dabei helfen, Systeme zu schaffen, die nicht nur intelligenter, sondern auch erklärbarer und stärker am menschlichen Denken ausgerichtet sind – was zukünftige KI sicherer und nützlicher für eine Vielzahl realer Aufgaben macht.
Erweitere dein Wissen über KI-Agenten mit diesen Glossaren
FAQs
Was ist Chain-of-Thought Prompting Reasoning?
Was ist die Chain-of-Thought-Theorie?
Was ist Chain-of-Thought Prompting (TCS-Antworten)?
Was ist Thread-of-Thought Prompting?
Fazit
Das Verständnis von Was ist Chain-of-Thought (CoT) Prompting hilft dabei, KI zu entwickeln, die klar und logisch denkt. Durch schrittweises Denken verbessert es Genauigkeit und Transparenz. CoT Prompting ist ein Schlüssel zur Entwicklung zukünftiger KI-Systeme, die intelligenter und erklärbarer sind.
Mit dem Fortschritt der KI wird CoT Prompting eine grundlegende Technik sein, um intelligente Systeme zu bauen, die nicht nur Antworten liefern, sondern auch die zugrunde liegende Logik auf klare und strukturierte Weise erklären.
