Was ist Chain-of-Thought-Prompting und wann lohnt es sich?
Chain-of-Thought bedeutet, dem Modell zu sagen: „Denk Schritt für Schritt." Es lohnt sich bei logischen Problemen, Trade-off-Entscheidungen und mehrstufigen Berechnungen. Bei Standardaufgaben ist es Overkill.
Chain-of-Thought war einer der wichtigsten Durchbrüche im Prompt-Engineering. Die Entdeckung: Modelle treffen bessere Entscheidungen, wenn man sie zwingt, den Denkweg offenzulegen, bevor sie eine Antwort geben.
So funktioniert es
Statt „Was ist die richtige Antwort?" formulierst du: „Analysiere das Problem in mehreren Schritten und begründe jede Entscheidung, bevor du zum Schluss kommst." Das Modell generiert dann erst Zwischenüberlegungen, und die finale Antwort bezieht sich auf diese Schritte.
Das funktioniert, weil die Zwischenschritte selbst Teil des Kontexts werden. Das Modell „rechnet laut" und kommt so zu belastbareren Ergebnissen.
Wann es sich lohnt
- Mehrstufige Berechnungen oder Logikprobleme
- Entscheidungen mit mehreren Kriterien (Trade-offs)
- Diagnose-Aufgaben („Was könnte das Problem sein?")
- Code-Analyse und Debugging
- Juristische oder regulatorische Abwägungen
Wann es überflüssig ist
- Einfache Übersetzungen
- Kurze Zusammenfassungen
- Kreative Textgenerierung
- Reine Formatierungs- oder Transformationsaufgaben
Das Abwägen
Chain-of-Thought kostet Tokens und Zeit. Wenn die Aufgabe keine Argumentation erfordert, lass es weg. Die besten Prompts nutzen nur die Technik, die zur Aufgabe passt.