Chain-of-Thought: Wie KI denkt
Wie moderne Sprachmodelle komplexe Probleme Schritt fĂŒr Schritt lösen
FrĂŒhe Sprachmodelle gaben Antworten in einem einzigen Durchgang aus - ohne die Möglichkeit, ihre Gedanken zu strukturieren oder Zwischenschritte zu durchlaufen. Moderne KI-Modelle können jedoch einen Denkprozess simulieren, der dem menschlichen Denken Ă€hnelt:
- Sie zerlegen komplexe Probleme in kleinere Teilschritte
- Sie fĂŒhren Zwischenberechnungen durch und halten diese fest
- Sie ĂŒberprĂŒfen ihre eigene Logik und korrigieren sich selbst
- Sie kombinieren Teilantworten zur Erstellung einer Gesamtlösung
Chain-of-Thought (Gedankenkette)
Chain-of-Thought ist eine Technik, bei der das KI-Modell seinen Denkprozess als eine Reihe von zusammenhĂ€ngenden Schritten formuliert, bevor es zur endgĂŒltigen Antwort kommt.
In modernen KI-Modellen wie Claude 3.7, OpenAI o3 oder Grok 3 wurde dieses Konzept weiterentwickelt zu einem "Thinking Mode" oder "Extended Thinking", bei dem das Modell:
- Mehr Rechenzeit fĂŒr komplexe Probleme erhĂ€lt
- Einen internen "Notizblock" (Scratchpad) verwendet, um Zwischenschritte festzuhalten
- Verschiedene LösungsansÀtze durchspielt und bewertet
- Sich selbst korrigiert, bevor die endgĂŒltige Antwort ausgegeben wird
Diese Methode verbessert die Genauigkeit und ZuverlÀssigkeit bei komplexen Aufgaben erheblich - besonders bei mathematischen Problemen, logischen RÀtseln und Programmieraufgaben. Allerdings erfordert dieser Prozess mehr Zeit und Rechenleistung, was je nach Anwendungsfall abgewogen werden muss.
Klicke auf "Simulation starten", um die Chain-of-Thought-Methode zu erleben
Du kannst verschiedene Aufgabentypen ausprobieren und beobachten, wie ein KI-Modell seinen Denkprozess strukturiert, um komplexe Probleme zu lösen.