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Begriff

Chain-of-Thought

Chain-of-Thought (CoT) ist eine Prompting-Technik, bei der das Modell aufgefordert wird, seinen Lösungsweg in Zwischenschritten auszuformulieren — das verbessert die Trefferquote bei Aufgaben mit mehreren Denkschritten.

Chain-of-Thought — ausführlicher erklärt

Der einfachste Trigger ist die Anweisung „Denke Schritt für Schritt” oder ein paar Beispiele, in denen die Lösung schrittweise hergeleitet wird. Statt direkt eine Antwort zu raten, generiert das Modell zwischenrein eine Folge von Teilüberlegungen — genau so, wie man eine Mathe-Aufgabe oder ein Logikrätsel auf Papier rechnet. Bei größeren Modellen verbessert das die Genauigkeit auf Reasoning-Benchmarks deutlich, weil das Modell die Last des Mehrschritt-Denkens nicht in einem einzigen Forward-Pass komprimieren muss.

Beispiel / Praxisbezug

Bei einer Textaufgabe wie „Anna hat 3 Äpfel, gibt 1 ab und kauft 2 dazu — wie viele hat sie?” produziert ein Zero-Shot-Prompt manchmal die falsche Zahl, ein CoT-Prompt mit „Schritt für Schritt” liefert die Zwischenrechnung und damit zuverlässig 4. Reasoning-orientierte Modelle wie GPT-5 oder Claude Opus integrieren CoT-Mechaniken intern (oft als „extended thinking” oder „reasoning tokens”), sodass der User den expliziten Trigger seltener braucht.

Abgrenzung zu ähnlichen Begriffen

Few-Shot Prompting zeigt Beispiele für Input/Output, ohne den Lösungsweg offenzulegen — CoT zeigt explizit den Weg. Self-Consistency ist eine Erweiterung: mehrere CoT-Pfade werden generiert und das häufigste Endergebnis gewählt. Tree of Thoughts geht noch weiter und exploriert mehrere Lösungsbäume parallel.

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