--- title: "Chain-of-Thought Prompting" source: "https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting" wiki: "systems-analysis.info/wiki" article: "Chain-of-Thought_Prompting" language: "ru" categories: - "Категория:Prompt инжиниринг" - "Категория:Russian" - "Категория:Большие языковые модели" - "Категория:Машинное обучение" revision_id: 77 wiki_created_at: 2026-09-06T21:54:40Z wiki_modified_at: 2026-09-06T21:54:40Z downloaded_at: 2026-09-07T22:17:15Z --- # Chain-of-Thought Prompting **Chain-of-Thought Prompting** (**CoT**, подсказки в виде «цепочки мыслей») — это методика промпт-инжиниринга, направленная на улучшение способностей [больших языковых моделей](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") (LLM) к решению сложных задач, требующих многоэтапных рассуждений. Вместо того чтобы генерировать ответ сразу, CoT-подсказка побуждает модель сначала явно воспроизвести последовательность промежуточных шагов рассуждений, которые ведут к конечному выводу. Этот подход, имитирующий человеческий процесс мышления, значительно повышает точность моделей в арифметических, логических и символьных задачах. ## Ключевая идея Фундаментальный принцип CoT заключается в том, чтобы заставить модель «думать вслух» на естественном языке перед тем, как дать финальный ответ. Генерация этих промежуточных шагов позволяет: - Декомпозировать сложные задачи: Модель разбивает комплексную проблему на более мелкие и управляемые подзадачи, концентрируясь на каждой из них последовательно. - Минимизировать ошибки: Пошаговый процесс снижает вероятность логических ошибок, которые часто возникают при попытке дать ответ в один шаг. - Улучшить прозрачность и интерпретируемость: Пользователи и разработчики могут видеть логику модели, что облегчает отладку, верификацию и формирование доверия к результатам. ## Исторический контекст Методика CoT была впервые представлена 28 января 2022 года исследователями из Google Research в работе «Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models» (Jason Wei, Denny Zhou et al.)^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_note-:0-1)}. Они обнаружили, что предоставление модели нескольких примеров задач с пошаговыми решениями (few-shot CoT) резко повышает её производительность на сложных задачах. Это открытие показало, что способность к многоэтапным рассуждениям является [эмерджентным свойством](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%AD%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B4%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C "Эмерджентность") больших моделей. Как отмечалось в оригинальной работе, CoT даёт прирост производительности только у моделей, достигших определённого масштаба (около 100 миллиардов параметров и более), и практически отсутствует у моделей меньшего размера, которые при использовании CoT могут генерировать нелогичные рассуждения и показывать худшие результаты. ## Разновидности CoT Prompting ### Few-Shot CoT: Обучение на примерах Это оригинальный и наиболее надёжный метод CoT. - Принцип: Модели предоставляется несколько (обычно от 2 до 8) примеров, каждый из которых состоит из набора: **вопрос — цепочка рассуждений — ответ**. - Преимущества: Высокая точность, так как модель учится конкретному стилю и формату рассуждений. - Недостатки: Требует ручного создания качественных и разнообразных примеров. ### Zero-Shot CoT: «Давай подумаем шаг за шагом» Этот метод был предложен позже, 24 мая 2022 года, в работе «Large Language Models are Zero-Shot Reasoners» (Takeshi Kojima et al.)^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_note-2)} и является значительно более простым вариантом. - Принцип: К исходному запросу добавляется простая триггерная фраза, например, «*Давай подумаем шаг за шагом*» (англ. "*Let's think step by step*"). - Преимущества: Простота, гибкость и отсутствие необходимости в примерах. - Недостатки: Может быть менее точным, чем Few-Shot CoT, для очень специфических задач. ### Automatic CoT (Auto-CoT) Этот подход, предложенный в работе Zhang et al. (2022)^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_note-3)}, автоматизирует создание демонстраций для Few-Shot CoT. - Принцип: 1. Вопросы из нового набора данных кластеризуются. 2. Из каждого кластера выбирается репрезентативный вопрос. 3. Для этих вопросов генерируется цепочка рассуждений с помощью Zero-Shot CoT. 4. Полученные демонстрации используются для формирования промпта. - Цель: Снизить ручные усилия и масштабировать применение CoT, достигая производительности, сопоставимой с ручным созданием примеров. ### Мультимодальный CoT Применение CoT на задачи, включающие данные из нескольких модальностей (текст и изображения). - Принцип: Модель генерирует рассуждения, которые связывают текстовую и визуальную информацию. - Применение: Анализ диаграмм, решение визуальных головоломок. ## Механизмы и эффективность - Улучшение рассуждений: CoT направляет модель через структурированный процесс решения, что минимизирует логические ошибки и позволяет более эффективно использовать её базу знаний. - Эмпирические доказательства: Эффективность CoT особенно заметна на сложных бенчмарках. Например, на арифметическом бенчмарке [GSM8K](https://systems-analysis.info/wiki/GSM8K "GSM8K") базовый метод Few-Shot CoT повысил точность модели PaLM-540B с 17.9% до 58.1%. Применение же более продвинутых техник, построенных на основе CoT (таких как Self-Consistency), позволяет достигать точности в 74–78%. - Роль формата рассуждений: Исследования показали, что даже примеры с неверными промежуточными шагами могут улучшать результат, если общая структура рассуждений сохраняется. Это говорит о том, что CoT в первую очередь учит модель формату пошагового мышления. ## Связь с другими техниками CoT является фундаментальным компонентом для более продвинутых методов: - **[Self-Consistency](https://systems-analysis.info/wiki/Self-Consistency_prompting "Self-Consistency prompting")**: Генерирует несколько разных CoT-цепочек для одного вопроса и выбирает наиболее частый ответ путём голосования. Это значительно повышает надёжность, давая прирост точности на бенчмарках GSM8K^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_note-4)} (+17.9%)^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_note-5)}, SVAMP^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_note-6)} (+11.0%)^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_note-:0-1)} и AQuA^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_note-7)} (+12.2%)^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_note-:0-1)}. - **[Tree of Thoughts (ToT)](https://systems-analysis.info/wiki/Tree_of_Thoughts_(ToT) "Tree of Thoughts (ToT)"):** Обобщает CoT, исследуя не одну, а целое дерево возможных путей рассуждений. В отличие от линейной цепочки CoT, ToT позволяет модели исследовать несколько веток, оценивать промежуточные «мысли» и возвращаться назад (backtracking) при обнаружении бесперспективного пути. Это позволяет решать еще более сложные задачи, где простого линейного рассуждения недостаточно (например, повысив точность решения задачи "Game of 24"^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_note-8)} с 4% до 74%)^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_note-9)}. ## См. также - [Большие языковые модели](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") - [Промпт-инжиниринг](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt_%D0%B8%D0%BD%D0%B6%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3 "Prompt инжиниринг") - [Эмерджентность](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%AD%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B4%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C "Эмерджентность") ## Литература - Wei, J. et al. (2022). *Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models*. arXiv:2201.11903. - Wang, X. et al. (2022). *Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models*. arXiv:2203.11171. - Kojima, T. et al. (2022). *Large Language Models are Zero-Shot Reasoners*. arXiv:2205.11916. - Zhou, D. et al. (2022). *Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models*. arXiv:2205.10625. - Zhang, Z. et al. (2022). *Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models*. arXiv:2210.03493. - Lyu, Q. et al. (2023). *Faithful Chain-of-Thought Reasoning*. arXiv:2301.13379. - Wang, X. et al. (2023). *Deductive Verification of Chain-of-Thought Reasoning*. arXiv:2306.03872. - Yao, S. et al. (2023). *Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models*. arXiv:2305.10601. - Lightman, H. et al. (2023). *Let’s Verify Step by Step*. arXiv:2305.20050. - Yang, B. et al. (2025). *Hallucination Detection in Large Language Models with Metamorphic Relations*. arXiv:2502.15844. ## Примечания 1. ↑ ^{[1,0](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_ref-:0_1-0)} ^{[1,1](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_ref-:0_1-1)} ^{[1,2](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_ref-:0_1-2)} Wei, Jason, Xuezhi Wang, Dale Schuurmans, Maarten Bosma, Brian Ichter, Fei Xia, Ed Chi, Quoc Le, и Denny Zhou. «Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models». arXiv, 10 январь 2023 г. https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.11903.[1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_ref-2) Kojima, Takeshi, Shixiang Shane Gu, Machel Reid, Yutaka Matsuo, и Yusuke Iwasawa. «Large Language Models are Zero-Shot Reasoners». arXiv, 29 январь 2023 г. https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.11916.[2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_ref-3) Zhang, Zhuosheng, Aston Zhang, Mu Li, и Alex Smola. «Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models». arXiv, 7 октябрь 2022 г. https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.03493.[3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_ref-4) «openai/gsm8k · Datasets at Hugging Face», 17 июль 2023 г. https://huggingface.co/datasets/openai/gsm8k.[4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_ref-5) Wang, Xuezhi, Jason Wei, Dale Schuurmans, Quoc Le, Ed Chi, Sharan Narang, Aakanksha Chowdhery, и Denny Zhou. «Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models». arXiv, 7 март 2023 г. https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.11171.[5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_ref-6) Patel, Arkil. «arkilpatel/SVAMP». Python, 30 май 2025 г. https://github.com/arkilpatel/SVAMP.[6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_ref-7) «autonlab/aqua». Jupyter Notebook. 2022. Reprint, Auton Lab, Carnegie Mellon University, 12 июнь 2025 г. https://github.com/autonlab/aqua.[7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_ref-8) «24 (Puzzle)». В *Wikipedia [8]* 9. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting#cite_ref-9) Yao, Shunyu, Dian Yu, Jeffrey Zhao, Izhak Shafran, Thomas L. Griffiths, Yuan Cao, и Karthik Narasimhan. «Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models». arXiv, 3 декабрь 2023 г. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.10601.[9]