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Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
Wei und Mitautoren bei Google zeigen am 28.01.2022, dass ein Modell besser rechnet, wenn man ihm in der Eingabe Beispiele mit ausgeschriebenem Lösungsweg vorlegt. Acht solcher Beispiele genügen im Versuch, um ein Modell mit 540 Milliarden Parametern bei Textaufgaben auf den damaligen Höchststand zu bringen. Zwei Jahre und acht Monate vor o1, das denselben Gedanken ins Training holt.
geprüft 24.09.2026
Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 07.08.2026:
For instance, prompting a 540B-parameter language model with just eight chain of thought exemplars achieves state of the art accuracy on the GSM8K benchmark of math word problems, surpassing even finetuned GPT-3 with a verifier.
bestätigt 24.09.2026