Düşünce zinciri (chain-of-thought), bir büyük dil modelinin karmaşık bir soruya doğrudan tek satırlık cevap üretmek yerine, sonuca varana kadar ara akıl yürütme adımlarını sırayla yazdığı istem tekniğidir. Wei ve arkadaşlarının 2022’de Google’da yayımladığı çalışma, birkaç örnek çözümün adım adım gösterilmesinin (few-shot prompting) matematik ve mantık problemlerinde doğruluğu belirgin biçimde artırdığını göstermiştir.
Benzetme: bir öğrenciye sınavda sadece “cevap 42” yazması yerine çözümü satır satır göstermesi istenir. Aradaki işlemler yanlışsa hoca hatayı görür; üstelik öğrenci de yazarken kendi hatasını fark edip düzeltebilir. Model için de benzer bir şey olur — token token üretilen her ara adım, bir sonraki adımın bağlamı haline gelir ve modelin kendi çıkardığı sonuçlar üzerine inşa etmesini sağlar.
Neden önemli?
Düşünce zinciri, özellikle matematik, çok adımlı mantık ve kod hata ayıklama gibi görevlerde büyük modellerin performansını ciddi ölçüde yükseltir; bu etki model büyüklüğü arttıkça daha da belirginleşir. “Adım adım düşün” gibi basit bir istem eki bile bu tekniği tetikleyebilir. Günümüzün akıl yürütme odaklı modelleri (reasoning models) bu fikri bir adım öteye taşır: ara adımları kullanıcıya göstermek yerine çıkarım sırasında dahili olarak üretir, ardından özet bir cevap sunar. Yöntemin sınırı da var: model bazen “makul görünen” ama yanlış bir akıl yürütme zinciri üretip halüsinasyon görür — adımların var olması doğru olduğu anlamına gelmez.