Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem Ein Mensch kann einfache Fragen sofort beantworten – z. B. „Welches Tier ist größer, eine Giraffe oder eine Katze?“ – andere Aufgaben erfordern Zwischenschritte. Hat ein Bauer z. B. 40 Köpfe und 120 Beine (Hühner und Kühe), muss man eine Gleichung aufstellen, um herauszufinden: 20 Hühner, 20 Kühe.
Im KI-Kontext bedeutet „Chain of Thought“, dass Sprachmodelle Probleme in kleinere Schritte zerlegen, um die Qualität der Antwort zu verbessern. Das dauert zwar länger, ist aber gerade bei logischen oder mathematischen Aufgaben deutlich genauer. Solche Modelle basieren auf großen Sprachmodellen und werden durch Reinforcement Learning für das Denken in Ketten optimiert.
In diesem Prozess werden verschiedene Schritte durchlaufen, um die komplexe Problemlösung zu ermöglichen. Dabei werden Zwischenergebnisse verwendet, um schrittweise zur endgültigen Antwort zu gelangen. Diese Methode des Denkens in Ketten ermöglicht es KI-Systemen, auch komplexe logische und mathematische Aufgaben mit höchster Präzision zu lösen. Durch die Kombination von Sprachmodellen und der Optimierung durch Reinforcement Learning können diese Systeme kontinuierlich verbessert werden, um noch genauere und effizientere Antworten zu liefern.
Quellen :
ChatGPT