Chain of Thought (CoT) / schrittweise Herleitung
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 3
Neueste datierte Quelle: 2025-04-03
Mindestens eine Quelle wurde innerhalb des 18-Monats-Zeitraums veröffentlicht.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
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Einfach erklärt
Erzeugte Zwischenschritte vor einer Antwort, die manche Aufgabenergebnisse verbessern können, aber auch Fehler enthalten können. [1] [2]
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Grenzen und Unterschiede
Eine Erklärung kann nützlich sein, ohne jeden Einfluss auf die Antwort getreu wiederzugeben. Die Bezeichnung benennt erzeugten Text und belegt keinen menschenähnlichen inneren Denkprozess. [3] [2]
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Ausführlicher erklärt
Chain-of-Thought-Prompting gibt Beispiele mit Zwischenschritten vor, damit ein Modell eine ähnliche Folge erzeugt. Die ursprüngliche Arbeit berichtete Verbesserungen bei ausgewählten Aufgaben. Spätere Reasoning-Systeme können auch darauf trainiert werden, längere Zwischentexte zu erzeugen. [1] [2]
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Wie das zur Karte passt
Lesefrage im Atlas: Hilft eine angezeigte Erklärung, die Antwort zu prüfen, und was bleibt dabei ungeprüft? [2]
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Quellen und Umfang unserer Lektüre
1. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
Die Quelle ist über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2022-01-28
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Zusammenfassung und Versionsverlauf gelesen. Die Arbeit berichtet Verbesserungen bei ausgewählten Rechenaufgaben, Alltagsfragen und symbolischen Aufgaben mit Beispielen für Zwischenschritte. Sie belegt nicht, dass erzeugte Erklärungen die interne Berechnung getreu wiedergeben.
2. Reasoning models don’t always say what they think
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2025-04-03
Mindestens eine Quelle wurde innerhalb des 18-Monats-Zeitraums veröffentlicht.
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Methoden, Ergebnisse und Einschränkungen wurden gelesen. Experimente mit Hinweisen nutzten Claude 3.7 Sonnet und DeepSeek R1 bei Auswahlfragen. Die Ergebnisse gelten nicht für jedes Modell, jede Aufgabe oder jede aufgezeichnete Gedankenkette.
3. Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting
Die Quelle ist über 18 Monate alt.
Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen
Anzahl der Quellen: 1
Neueste datierte Quelle: 2023-05-07
Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.
Das Alter einer Veröffentlichung sagt nicht, ob eine Aussage noch zutrifft. Erneutes Lesen macht eine alte Veröffentlichung nicht neuer. Ein Aktualisierungsdatum belegt nicht, dass auch die von uns verwendete Passage überarbeitet wurde.
Zusammenfassung und Versionsverlauf gelesen. Die Experimente führten verzerrende Eingabemerkmale ein und untersuchten erzeugte Erklärungen von GPT-3.5 und Claude 1.0. Ihre Ergebnisse sind kein Urteil über jedes Modell oder jede Erklärung.
Ausgabe und maschinenlesbare Belege
Inhaltsversion 0.20.0. Quellenstichtag 2026-09-15; das bedeutet nicht, dass jede Quelle an diesem Tag gelesen wurde.
Festgehaltenes vollständiges Datenpaket · Vollständige Quellennotizen · Anleitung für KI-Agenten