Chain-of-Thought — это техника генерации, при которой модель раскрывает последовательность логических шагов, делая процесс рассуждения более прозрачным и устойчивым для сложных задач.
Определение
Chain-of-Thought (CoT) — это способ организации вывода модели, при котором ответ строится через цепочку промежуточных рассуждений. Вместо того чтобы сразу сформировать итог, модель пошагово анализирует проблему: выявляет условия, разбивает задачу на сегменты, рассматривает варианты и выводит результат через структурированную последовательность.
Такой подход используется для задач, где требуются логика, арифметика, работа с условиями, анализ нескольких фактов или интерпретация сложных текстов. CoT уменьшает вероятность случайных ошибок и помогает модели поддерживать контекст на длинных траекториях reasoning.
Как работает
Chain-of-Thought активирует скрытую способность модели анализировать задачу многошагово. Основной механизм выглядит так:
- модель получает запрос, содержащий сложное условие или многокомпонентный контекст;
- вместо прямого ответа она начинает генерировать цепочку промежуточных шагов;
- каждый шаг уточняет зависимость или правило;
- итоговый ответ формируется после последовательного анализа всех фрагментов.
В обучении модели CoT используется в виде размеченных примеров: вход — рассуждение — решение. Такой формат усиливает способность модели к сложному reasoning.
В режиме inference CoT может быть активирован:
- явным запросом — например, предложением рассуждать шаг за шагом;
- скрытым системным prompt’ом;
- специализированным fine-tuning, где модель обучена демонстрировать ход мышления.
CoT увеличивает длину вывода и нагрузку на контекстное окно, поэтому в продакшн-системах используется ограниченная или скрытая версия, где рассуждения вычисляются моделью, но не выводятся пользователю.
Где применяется
- Математические задачи: пошаговый анализ условий и вычислений.
- Финансовые расчёты: разбор показателей, проверка последовательности действий.
- Юридические сценарии: применение правил, исключений и норм к конкретному кейсу.
- RAG-пайплайны: сопоставление retrieved-документов с условиями вопроса.
- Корпоративные ассистенты: анализ сложных формулировок, особенно в регламентах и технической документации.
- Аналитические задачи: интерпретация отчётов, поиск причинно-следственных связей.
- Мультимодальные модели: объяснение структуры изображения или логики преобразования данных.
Практические примеры использования
В задачах вычислений CoT делает работу модели устойчивее. Например, при расчётах с несколькими этапами модель разбивает выражение на части, последовательно вычисляет каждую и получает более надёжный результат.
В юридических задачах CoT помогает вывести правильную интерпретацию нормы. Модель последовательно разбирает условие, исключения, определения и только затем формирует итог. Без CoT такие задачи часто дают неправильный ответ.
В RAG-пайплайнах Chain-of-Thought помогает сопоставить параграфы документа с вопросом. Модель сначала анализирует факты, затем формирует выводы. Это снижает риск hallucination, поскольку CoT опирается на retrieved-контент.
В аналитике CoT используется для интерпретации метрик. Модель поэтапно анализирует причины изменений: тренды, выбросы, сезонность, влияние внешних условий.
Кодовые модели применяют CoT для объяснения структуры алгоритма: модель сначала разбирает логику задачи, затем пишет код. Такой подход снижает количество синтаксических и смысловых ошибок.
Преимущества и ограничения
- Плюс: улучшает точность reasoning на сложных задачах.
- Плюс: снижает риск грубых ошибок при многошаговых вычислениях.
- Плюс: помогает модели удерживать последовательность действий.
- Плюс: в сочетании с RAG уменьшает вероятность выдуманных фактов.
- Минус: увеличивает длину ответа и нагрузку на контекстное окно.
- Минус: может приводить к затянутым рассуждениям без улучшения качества.
- Минус: требует качественных примеров для обучения, иначе модель генерирует хаотичные шаги.
- Минус: не устраняет фундаментальные ошибки модели, а лишь структурирует вывод.
Связанные термины
- Reasoning
- Zero-shot
- Few-shot
- Hallucination моделей
- Consistency evaluation
- MMLU
- RAG
- Prompt engineering
- Instruction tuning