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#Tech­Simp­le – CoT 

| Jes­si­ca Köh­ler |

Im All­tag mit Künst­li­cher Intel­li­genz begeg­net uns immer wie­der der Begriff „Prompt“ – also der Arbeits­auf­trag, den wir der KI geben. Doch es gibt viele Mög­lich­kei­ten, wie KI diese Auf­ga­ben prä­zi­ser und effek­ti­ver lösen kann. Im letz­ten #Tech­Simp­le haben wir bereits gezeigt, wie „Deep Research“-Prompts funk­tio­nie­ren – heute geht es um die Metho­de “CoT”.

CoT (Chain-of-Thought Prompting) Die Abkürzung CoT steht für Chain of Thought (deutsch: Gedankenkette). Im Vergleich zu einem klassischen Prompt, der eine Aufgabe direkt bearbeitet, nutzt CoT einen mehrstufigen Lösungsansatz. Diese Prompt-Engineering-Technik unterstützt Large Language Models (LLMs) insbesondere bei komplexen Aufgaben, indem sie das Modell dazu anleitet, eine Aufgabe in logisch aufeinander aufbauende Teilschritte zu strukturieren. Dadurch können strukturiertere, besser begründete und häufig auch präzisere Antworten entstehen.

 

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Quel­le: https://www.ibm.com/de-de/think/topics/chain-of-thoughts


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