Raciocínio de cadeia de pensamento (Simply Explained)

O que é raciocínio em cadeia (Chain-of-thought reasoning, CoT)?

"Cadeia de pensamento (CoT) espelha o raciocínio humano, facilitando a solução sistemática de problemas por meio de uma série coerente de deduções lógicas".

IBM: https://www.ibm.com/think/topics/chain-of-thoughts

Essencialmente, a CoT incentiva um modelo de IA a realizar etapas intermediárias antes de chegar à resposta final. Em vez de ir direto para a solução, o modelo explicará seu processo de pensamento em uma sequência, certificando-se de que cada etapa siga a anterior.

Aqui está um simples exemplo para explicar o processo de CoT:

Como funciona o raciocínio em cadeia?

• Prompting: Os usuários orientam a IA a pensar passo a passo adicionando instruções como "Mostre seu raciocínio" ou "Explique cada etapa" aos seus prompts.
• Etapas lógicas: Em seguida, a IA trabalha com o problema uma etapa de cada vez, apresentando seu processo de raciocínio de uma forma fácil de acompanhar.
• Resposta final: Depois de percorrer as etapas, a IA dá sua resposta final, que geralmente é mais precisa porque seguiu um caminho claro e estruturado.

Por que o raciocínio em cadeia é importante?

• Melhor precisão: Dedicar um tempo para analisar o problema ajuda a IA a evitar erros, especialmente em tarefas que exigem várias etapas, como matemática, quebra-cabeças lógicos ou decisões complexas.
• Explicações mais claras: Fica mais fácil ver como a IA chegou à sua resposta, o que gera confiança e ajuda na solução de problemas se algo der errado.
• Pensamento mais parecido com o humano: O raciocínio passo a passo faz com que a IA pareça mais natural e compreensível, pois reflete a forma como as pessoas normalmente resolvem problemas.

Benefícios do raciocínio CoT

• Lida com problemas complexos e de várias etapas com mais eficiência.
• Reduz os erros e as alucinações nas respostas geradas pela IA.
• Torna os sistemas de IA mais interpretáveis e confiáveis.

Limitações

• Respostas mais lentas: Mais etapas significam respostas mais longas e maior custo computacional.
• Qualidade imediata: A eficácia depende de quão bem os prompts são projetados.
• Escalabilidade: Pode ter dificuldades em domínios muito especializados ou técnicos sem instruções personalizadas.

Resumo

A cadeia de raciocínio é uma maneira interessante de os modelos resolverem problemas de maneira semelhante à humana. Ela pode ser muito útil para lidar com tarefas complexas e reduzir erros. No entanto, ela tem suas limitações no que diz respeito à velocidade e à precisão quando as instruções são de baixa qualidade.

Saiba mais sobre o raciocínio de cadeia de raciocínio:

IBM: https://www.ibm.com/think/topics/chain-of-thoughts
Invisível: https://www.invisible.co/blog/how-to-teach-chain-of-thought-reasoning-to-your-llm
Orq: https://orq.ai/blog/what-is-chain-of-thought-prompting
BotPress: https://botpress.com/blog/chain-of-thought