В каких задачах CoT помогает, а в каких ломает качество?

Chain of Thought (CoT) — это метод, при котором модель последовательно генерирует промежуточные рассуждения перед ответом.

Где CoT помогает:

• Задачи, требующие многошагового логического вывода, например, арифметика, логические задачи, рассуждения.
• Сложные вопросы, где важно объяснить ход мысли, а не просто дать ответ.
• Улучшение интерпретируемости моделей, так как видны промежуточные шаги.

Где CoT может ухудшать качество:

• Простые задачи, где лишние рассуждения только замедляют и могут вносить ошибки.
• Задачи, где модель склонна к ошибкам в рассуждениях — генерация неверных промежуточных шагов ведет к неправильному ответу.
• При ограничениях по времени или ресурсам, когда генерация длинных цепочек рассуждений непрактична.

Таким образом, CoT эффективен для сложных, многошаговых задач, но может снижать качество и эффективность в простых или чувствительных к ошибкам сценариях.