Sobre
“Chain of Thought” na área de prompts de inteligências artificiais (IAs) refere-se a uma abordagem de formulação de prompts que guia a IA através de um processo de pensamento passo a passo, semelhante ao raciocínio humano, para resolver problemas complexos ou responder a perguntas difíceis. Esse método envolve decompor um problema em subproblemas mais simples ou etapas lógicas, permitindo que a IA siga um “caminho de pensamento” estruturado para chegar a uma conclusão ou solução.
No contexto de modelos de linguagem, como o GPT-3 ou GPT-4, a abordagem Chain of Thought pode melhorar significativamente a capacidade do modelo de lidar com tarefas de raciocínio, como matemática, lógica, ou compreensão e análise de texto complexo. Ao invés de simplesmente pedir a resposta direta a uma pergunta, o prompt é estruturado de forma a guiar o modelo através dos passos lógicos necessários para chegar à resposta, incentivando a IA a “mostrar seu trabalho” ou explicar o processo de pensamento que levou à resposta final.
Essa técnica é particularmente útil para:
- Aumentar a transparência sobre como a IA chegou a uma determinada conclusão, permitindo uma melhor avaliação da confiabilidade da resposta.
- Melhorar a capacidade da IA de lidar com tarefas que exigem raciocínio abstrato ou dedutivo.
- Facilitar o diagnóstico e a correção de erros no raciocínio da IA, já que o processo de pensamento é explicitado.
Chain of Thought tem sido um foco de pesquisa ativo na área de IA, com estudos demonstrando como essa abordagem pode melhorar o desempenho de modelos de linguagem em uma ampla gama de tarefas de raciocínio.