Chain-of-Thought (CoT) reasoning позволяет генеративным моделям решать сложные задачи, разбивая их на последовательные логические шаги. 24 Этот подход имитирует решение проблем человеком. 2

Процесс работы CoT включает несколько этапов: 2

1. Пошаговое подталкивание. 2 Модель обрабатывают каждую часть проблемы индивидуально, а не сразу приходит к выводу. 2
2. Генерация промежуточных шагов. 2 Искусственный интеллект разбивает задачи на более мелкие логические шаги, например, выявляет ключевые точки данных или выполняет поэтапные вычисления. 2
3. Поддержание связности. 2 Каждый шаг строится на предыдущем, что обеспечивает последовательную и логическую цепочку рассуждений. 2
4. Настройка с примерами. 2 Модель обучают на примерах, которые включают многошаговые рассуждения, что улучшает её способность повторять такие процессы в новых задачах. 2

Пример работы CoT: модель, которой поручено решить сложное алгебраическое уравнение, разбивает задачу на части, решает для отдельных переменных, а затем объединяет эти шаги, чтобы прийти к окончательному решению. 2

Такой подход повышает качество работы моделей на сложных задачах. 1