Architektura agentów AI — ReAct, pamięć, planowanie i systemy wieloagentowe · Reasoning — jak LLM myśli przed działaniem
Chain-of-Thought — po co pisać myśli przed odpowiedzią
Reasoning — jak LLM myśli przed działaniem
Wprowadzenie
Chain-of-Thought (CoT) to technika promptowania, w której model generuje pośrednie kroki rozumowania przed podaniem finalnej odpowiedzi. Wei et al. (2022) pokazali, że kilka zdań "myślenia na głos" dramatycznie poprawia jakość odpowiedzi na zadania arytmetyczne, logiczne i symboliczne — bez żadnych zmian w wagach modelu. Ta lekcja wyjaśnia mechanizm, dlaczego CoT działa, w jakich warunkach przynosi zyski i jak go poprawnie stosować w praktyce.