Wprowadzenie
Reasoning w kontekście dużych modeli językowych to zdolność do wieloetapowego, logicznego myślenia. Standardowe modele generują odpowiedź bezpośrednio, co często prowadzi do błędów w zadaniach wymagających rozumowania. Zaawansowane techniki promptingowe rozwiązują ten problem, zmuszając model do „myślenia krok po kroku”.
Chain-of-Thought (CoT)
Najprostsza i najbardziej wpływowa technika. Polega na dodaniu do promptu frazy:“Myśl krok po kroku” (Let’s think step by step).
Dzięki temu model generuje pośrednie kroki rozumowania przed finalną odpowiedzią. Została wprowadzona w 2022 roku i stała się standardem w prompt engineeringu.
Tree-of-Thoughts (ToT)
Rozwinięcie Chain-of-Thought. Model nie generuje jednej ścieżki rozumowania, lecz tworzy drzewo możliwych ścieżek. Na każdym kroku ocenia kilka alternatywnych myśli, wybiera najbardziej obiecujące i rozwija je dalej (jak algorytm przeszukiwania drzewa).
Szczególnie skuteczna w zadaniach planowania, matematyce, grach logicznych i kreatywnym rozwiązywaniu problemów.
Graph-of-Thoughts (GoT)
Najbardziej zaawansowana struktura. Zamiast liniowego łańcucha lub drzewa, model buduje graf myśli. Pojedyncze „myśli” (thoughts) mogą mieć wiele połączeń, umożliwiając scalanie informacji, powracanie do wcześniejszych pomysłów i równoległe rozważanie koncepcji.
GoT pozwala na bardziej złożone, ludzkie formy rozumowania, w tym refleksję i syntezę wiedzy z różnych gałęzi.
Porównanie technik
- Chain-of-Thought – prosta, szybka, dobra do większości zadań
- Tree-of-Thoughts – lepsza w zadaniach wymagających eksploracji wielu możliwości
- Graph-of-Thoughts – najpotężniejsza, ale najbardziej kosztowna obliczeniowo
Zastosowania (2026)
- Złożone rozumowanie matematyczne i naukowe
- Planowanie wieloetapowe (AI Agents)
- Debugowanie kodu i analiza architektury systemów
- Strategiczne podejmowanie decyzji
- Prawo, medycyna, finanse
Najlepsze praktyki
- Zaczynaj od Chain-of-Thought, potem przechodź na ToT/GoT
- Używaj Self-Consistency (generuj wiele ścieżek i wybieraj najczęstszą odpowiedź)
- Łącz z Tool Calling dla zadań wymagających faktów
- Stosuj temperature 0.7–1.0 podczas generowania myśli
- Testuj na benchmarkach: GSM8K, MATH, GPQA, SWE-bench
Powiązane pojęcia
Chain-of-Thought • Tree-of-Thoughts • Graph-of-Thoughts • Self-Consistency • ReAct • Agentic Reasoning • Prompt Engineering • Step-by-Step Reasoning