La tecnica del Chain-of-thought (CoT) prompting aiuta l’IA a pensare passo dopo passo per risolvere un problema. Invece di chiedere all’IA di arrivare subito alla risposta, si fornisce un suggerimento che include spiegazioni o passaggi di ragionamento, come:
Domanda Esempio: Se ci sono 3 mele e ne compri 2 in più, quante mele hai?
Ora, invece di rispondere subito “5 mele”, l’IA è sollecitata a spiegare il suo ragionamento: inizia con 3 mele, aggiunge 2 in più, esegue il calcolo (3 + 2) e poi arriva alla risposta.
Questo aiuta l’IA a comprendere la logica e fornisce risultati migliori, soprattutto per compiti di matematica, logica o ragionamento.
Come Funziona il Chain-of-Thought (CoT) Prompting?
Il Chain-of-thought prompting funziona guidando l’IA a scomporre un problema in passaggi più piccoli prima di fornire la risposta finale. Invece di passare subito al risultato, si incoraggia l’IA a riflettere sul processo, proprio come farebbe un essere umano. 
Scomposizione Passo per Passo:
- Il Prompt Include il Ragionamento L’utente fornisce un esempio o chiede all’IA di spiegare il suo ragionamento. Questo stabilisce l’aspettativa di una risposta dettagliata, passo dopo passo.
- L’IA Segue il Percorso di Ragionamento Il modello inizia a risolvere il problema dichiarando ciò che sa, cosa deve fare e come farlo passo dopo passo.
- La Risposta Finale Arriva alla Fine Dopo aver seguito la logica, l’IA fornisce la risposta finale basata sul percorso di ragionamento che ha seguito.
Cos’è il Zero-shot Chain-of-Thought (CoT) Prompting?
Il Zero-shot Chain-of-Thought (CoT) prompting è quando chiedi all’IA di risolvere un problema passo dopo passo senza fornirle esempi. Aggiungere semplicemente una frase come “Pensiamo passo dopo passo” aiuta l’IA a spiegare il suo ragionamento e a ottenere risposte più accurate.
| Metodo | Domanda | Risposta Output | Corretto? |
| (a) Few-shot | Q1: Sarah ha 10 matite. Compra 2 pacchi di matite, ognuno con 4. Quante matite ha adesso? | A: La risposta è 18. | ✔️ |
| (a) Few-shot | Q2: Un contadino ha 40 animali. La metà sono mucche, e metà di queste sono nere. Quante mucche nere ci sono? | A: La risposta è 20. | ❌ |
| (b) Few-shot-CoT | Q1: Sarah ha 10 matite. 2 pacchi × 4 = 8. 10 + 8 = 18. La risposta è 18. | A: La risposta è 18. | ✔️ |
| (b) Few-shot-CoT | Q2: 40 animali → metà sono mucche = 20 → metà delle mucche sono nere = 10. | A: La risposta è 10. | ✔️ |
| (c) Zero-shot | Q: Un contadino ha 40 animali. La metà sono mucche, metà di queste sono nere. Quante mucche nere ci sono? | A: La risposta è 20. | ❌ |
| (d) Zero-shot-CoT | Q: Un contadino ha 40 animali. La metà sono mucche, metà di queste sono nere. | A: Pensiamo passo dopo passo. 40 → 20 mucche → 10 mucche nere. La risposta è 10. | ✔️ |
Che cos’è la Sollecitazione Automatica della Catena del Pensiero (Auto-CoT)?
La creazione manuale delle dimostrazioni della catena del pensiero (CoT) è un processo che richiede molto tempo e può portare a risultati subottimali. Zhang et al. (2022) automatizzano questo processo sollecitando i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con “Pensiamo passo dopo passo” per generare catene di ragionamento, anche se possono verificarsi ancora errori.
Per ridurre il loro impatto, la diversità nelle dimostrazioni è fondamentale.
Auto-CoT affronta questo problema in due fasi:
- Raggruppamento delle Domande: Raggruppare le domande del dataset in cluster.
- Campionamento delle Dimostrazioni: Selezionare una domanda per cluster e generare la sua catena di ragionamento utilizzando Zero-Shot-CoT, guidata da semplici euristiche (ad esempio, lunghezza di 60 token, 5 passaggi di ragionamento) per garantire chiarezza e accuratezza.
Quali sono gli Svantaggi o le Limitazioni della Sollecitazione della Catena del Pensiero (CoT) nell’IA?
Sebbene la sollecitazione della Catena del Pensiero (CoT) migliori il ragionamento nell’IA, presenta anche alcune sfide e limitazioni. Ecco i principali:
- Risposte Più Lunghe: Le risposte CoT possono essere eccessivamente dettagliate e richiedere molto tempo, specialmente per compiti semplici.
- Sovra-complicazione: Potrebbe aggiungere passaggi non necessari a problemi semplici, riducendo l’efficienza.
- Sensibilità ai Prompt: CoT richiede prompt ben progettati; una cattiva progettazione può confondere il modello.
- Costi di Calcolo Maggiori: Le risposte passo-passo richiedono più potenza di calcolo e tempo.
- Ancora Prone a Errori: Anche con CoT, sono possibili ragionamenti errati o risposte incorrecte se il modello manca di conoscenza.
In breve, la sollecitazione CoT è potente, ma dovrebbe essere utilizzata quando appropriato, specialmente per compiti di ragionamento complessi, tenendo conto dei suoi compromessi.
Sapevi che!
Implementare un framework CoT fedele, che garantisce che la catena di ragionamento sia allineata con la risposta finale, ha portato a guadagni di precisione relativi del 6,3% sui problemi di parola di matematica e del 5,5% nei compiti di risposta a domande multi-hop.
Perché la Sollecitazione della Catena del Pensiero (CoT) è così Efficace nell’IA?
La sollecitazione della catena del pensiero (CoT) è importante perché aiuta i modelli di IA a ottenere migliori risultati in compiti che richiedono ragionamento, logica o pensiero a più passaggi. Ecco perché:
- Migliora l’Accuratezza
Quando l’IA spiega il suo pensiero passo dopo passo, è più probabile che catturi gli errori e dia la risposta corretta, specialmente per problemi matematici, puzzle logici o domande complesse.
- Imita il Pensiero Umano
Proprio come gli esseri umani scompongono un problema per risolverlo, la sollecitazione CoT incoraggia l’IA a fare lo stesso. Ciò rende le risposte più comprensibili e affidabili.
- Migliore per Compiti Complessi
CoT funziona bene per compiti come:
- Problemi di parola
- Ragionamento logico
- Domande di buon senso
- Istruzioni a più passaggi
- Più Trasparente
Puoi vedere come l’IA è arrivata alla risposta, il che facilita il seguire, verificare o correggere se necessario.
Qual è la Differenza tra la Catena dei Prompt e la Catena del Pensiero?
La catena dei prompt e la sollecitazione della catena del pensiero (CoT) sono entrambe tecniche utilizzate per guidare i modelli di IA, ma servono scopi diversi. Mentre la catena dei prompt suddivide i compiti in più fasi, la sollecitazione CoT si concentra sulla risoluzione di un singolo compito attraverso il ragionamento passo dopo passo.
La tabella sottostante evidenzia le loro principali differenze.
| Aspetto | Catena dei Prompt | Catena del Pensiero (CoT) |
| Definizione | Collegare più prompt in sequenza, dove l’output di uno diventa input per il successivo | Un singolo prompt include un ragionamento passo dopo passo per guidare l’IA verso una risposta finale |
| Struttura | Vengono utilizzati più prompt in vari passaggi | Un unico prompt esteso con passaggi di ragionamento interni |
| Obiettivo | Suddividere compiti complessi in parti più piccole e gestibili | Aiutare il modello a ragionare sul problema in un’unica soluzione |
| Esempio di Caso d’Uso | Passaggio 1: Estrarre informazioni → Passaggio 2: Riassumerle → Passaggio 3: Generare la risposta | “Prima fai X, poi Y, così la risposta è Z” – tutto in una risposta |
| Gestione della Complessità | Adatto per flussi di lavoro o compiti che richiedono più fasi | Ideale per compiti singoli che necessitano di ragionamento profondo o logica |
| Flessibilità | Altamente modulare e adattabile tra le fasi | Più compatto ma meno modulare |
Come viene applicata la Chain-of-Thought (CoT) Prompting nel mondo reale?
La Chain-of-Thought (CoT) prompting viene utilizzata in molte applicazioni del mondo reale dove il ragionamento chiaro e le spiegazioni passo-passo sono importanti. Di seguito una tabella che mostra come diverse industrie stanno applicando la CoT prompting per migliorare il processo decisionale, il supporto e l’apprendimento:
| Industria | Applicazione | Esempio di caso d’uso |
| Istruzione | Spiegazioni passo-passo per l’apprendimento e la risoluzione di problemi | AI che risolve problemi matematici o spiega concetti grammaticali |
| Sanità | Ragionamento sui dati medici per supporto alla diagnosi | AI che suggerisce diagnosi basate su sintomi e risultati dei test |
| Finanza | Analisi finanziaria, pianificazione e supporto alle decisioni | Dettaglio dei termini di prestito, consigli sugli investimenti o previsioni di budget |
| Legale e Conformità | Interpretazione dei testi legali e fornire spiegazioni logiche | Spiegare come una regolazione si applica a un contratto o caso specifico |
| Supporto Clienti | Guida degli utenti attraverso soluzioni a più passaggi o decisioni sui prodotti | Risoluzione di problemi tecnici o scelta del piano giusto tramite assistenti virtuali |
| Sviluppo Software | Spiegazione della logica del codice, debugging o generazione di suggerimenti di codice passo-passo | Assistenza agli sviluppatori nel ragionare sulla logica o identificare bug |
Consiglio Pro!
Incorpora direttive chiare nei tuoi prompt, come “Pensiamo passo dopo passo“, per incoraggiare il modello a generare passaggi di ragionamento intermedi.
Come influenzerà il Chain-of-Thought (CoT) Prompting il futuro dell’IA?
Si prevede che la Chain-of-Thought (CoT) prompting influenzerà significativamente il futuro dell’intelligenza artificiale, consentendo ai modelli di ragionare più come gli esseri umani.
Guidando l’IA a pensare passo dopo passo, la CoT può migliorare l’accuratezza, la trasparenza e la fiducia nei sistemi di IA, specialmente in ambiti ad alto rischio come sanità, legge e finanza.
Man mano che l’IA continua ad evolversi, la CoT aiuterà a creare sistemi che non solo saranno più intelligenti, ma anche più spiegabili e allineati con il pensiero umano, rendendo l’IA futura più sicura e utile in una vasta gamma di compiti reali.
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Domande frequenti (FAQ)
Cos'è il ragionamento della chain-of-thought prompting?
Cos'è la teoria della chain-of-thought?
Cos'è la chain-of-thought prompting (risposte TCS)?
Cos'è la thread-of-thought prompting?
Conclusione
Capire cos’è la chain-of-thought (CoT) prompting aiuta a costruire IA che ragionano in modo chiaro e logico. Guidando il pensiero passo dopo passo, migliora l’accuratezza e la trasparenza. La CoT prompting è fondamentale per rendere i futuri sistemi di IA più intelligenti e spiegabili.
Man mano che l’IA avanza, la CoT prompting sarà una tecnica fondamentale per costruire sistemi intelligenti che non solo forniscono risposte, ma spiegano anche la logica dietro di esse in modo chiaro e strutturato.
