CoT в промпт‑инжиниринге: цепочки рассуждений

Мне стало интересно узнать подробнее про CoT (Chain of Thought) — цепочки рассуждений, и вот что написано по этому поводу.

Когда применяем?

• Для решения сложных задач, когда важно контролировать процесс решения
• Когда для решения одной задачи может быть полезно использовать разные LLM.

Как применяем?

Вместо:

Напиши Python-функцию для нахождения всех анаграмм в списке строк

Используем:

Напиши Python-функцию для нахождения всех анаграмм в списке строк. Давай подумаем шаг за шагом, как решить эту задачу. Сначала определим, что такое анаграммы и как их можно идентифицировать, затем разработаем алгоритм, и наконец напишем код.

Более продвинутый метод или "Few-shot CoT" — показываем пример рассуждения для одной задачи, а затем просим решить другую:

Задача 1: Напиши функцию для сортировки списка.
Решение: Сначала определим интерфейс функции. Нам нужен один параметр - список.
Затем выберем алгоритм сортировки. Для простоты используем встроенный метод sort().

def sort_list(items):
    items.sort()
    return items

Задача 2: Напиши функцию для поиска дубликатов в списке.
Решение:

Перевёл промты, чтобы никому не пришлось пользоваться переводчиком, смысл остался прежним.