Zero-Shot-CoT

Geschrieben von Ralf Dodler am 10.05.2025.

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Was ist Zero-Shot-CoT?

Zero-Shot Chain of Thought (Zero-Shot-CoT) ist eine Prompting-Technik für große Sprachmodelle, die es ermöglicht, komplexe Probleme schrittweise zu lösen, ohne dem Modell vorher Beispiele zu zeigen.

Im Gegensatz zum Few-Shot-CoT, bei dem mehrere Beispiele mit Lösungswegen vorgegeben werden, reicht bei Zero-Shot-CoT eine einfache Aufforderung wie „Lass uns Schritt für Schritt denken“, um das Modell zu einer strukturierten Gedankenkette anzuregen.

Wie funktioniert Zero-Shot-CoT?

Die Funktionsweise von Zero-Shot-CoT ist bemerkenswert einfach:

Einfache Aufforderung: Man fügt am Ende einer Frage oder Aufgabe die Phrase „Lass uns Schritt für Schritt denken“ oder „Let’s think step by step“ hinzu.
Automatische Gedankenkette: Das Sprachmodell wird dadurch angeregt, seinen Denkprozess explizit darzulegen und das Problem in logische Teilschritte zu zerlegen.
Technischer Prozess: Der vollständige Zero-Shot-CoT-Prozess umfasst oft zwei separate Prompts: Der erste generiert die Gedankenkette, der zweite extrahiert die Antwort aus dieser Kette.

Beispiel:

Standardfrage: „Ein Bauer hat 40 Tiere. Die Hälfte sind Kühe, davon ist die Hälfte schwarz. Wie viele schwarze Kühe gibt es?“
Zero-Shot-CoT-Frage: „Ein Bauer hat 40 Tiere. Die Hälfte sind Kühe, davon ist die Hälfte schwarz. Wie viele schwarze Kühe gibt es? Lass uns Schritt für Schritt denken.“

Vorteile von Zero-Shot-CoT

Höhere Genauigkeit: Durch die schrittweise Zerlegung komplexer Probleme werden Fehler reduziert, besonders bei Aufgaben, die mehrere Denkschritte erfordern.

Keine Beispiele nötig: Im Gegensatz zu Few-Shot-CoT benötigt diese Methode keine vorbereiteten Beispiele, was sie einfacher in der Anwendung macht.

Transparenz: Die explizite Darstellung des Denkprozesses macht die Antworten nachvollziehbarer.

Vielseitigkeit: Die Methode funktioniert bei verschiedenen Aufgabentypen wie Mathematik, logischem Schlussfolgern und Problemlösung.

Anwendungsbereiche

Zero-Shot-CoT eignet sich besonders für:

Komplexe Rechenaufgaben: Arithmetische Probleme, die mehrere Rechenschritte erfordern
Logisches Schlussfolgern: Aufgaben, die kausale oder deduktive Denkprozesse verlangen
Konzepterklärungen: Zerlegung komplexer Themen in verständliche Teilaspekte
Problemlösungsaufgaben: Strukturierte Herangehensweise an mehrstufige Probleme

Herausforderungen und Einschränkungen

Modellgröße: Die Technik funktioniert am besten mit größeren Modellen (>100 Milliarden Parameter) wie GPT-4o oder PaLM.
Mögliche Inkonsistenzen: Kleinere Modelle können unlogische oder fehlerhafte Gedankenketten produzieren.
Aufgabenspezifische Extraktion: Der zweite Schritt (Extraktion der Antwort) muss oft an die spezifische Aufgabe angepasst werden.

Häufige Fragen (FAQ)

Wann sollte man Zero-Shot-CoT verwenden?

Zero-Shot-CoT eignet sich besonders für komplexe Aufgaben, die mehrere Denkschritte erfordern, wenn man keine Beispiele vorbereiten möchte.

Funktioniert Zero-Shot-CoT mit allen KI-Modellen?

Die Methode funktioniert am besten mit größeren Modellen; kleinere Modelle können unzuverlässigere Ergebnisse liefern.

Was ist der Unterschied zwischen Zero-Shot-CoT und Standard-Prompting?

Bei Standard-Prompting wird direkt nach einer Antwort gefragt, während Zero-Shot-CoT das Modell zu einer schrittweisen Lösung anregt.

Kann Zero-Shot-CoT bei kreativen Aufgaben helfen?

Ja, es kann auch bei kreativen Aufgaben helfen, indem es den Gedankengang strukturiert und transparent macht.

Wie formuliert man einen effektiven Zero-Shot-CoT-Prompt?

Am einfachsten durch Hinzufügen von „Lass uns Schritt für Schritt denken“ am Ende der Frage.