Dans quelles tâches le CoT aide-t-il et dans lesquelles il nuit à la qualité?

Chain of Thought (CoT) — c'est une méthode où le modèle génère séquentiellement des raisonnements intermédiaires avant de donner une réponse.

Où CoT aide :

• Tâches nécessitant un raisonnement logique en plusieurs étapes, comme l'arithmétique, les problèmes logiques, le raisonnement.
• Questions complexes où il est important d'expliquer le processus de pensée, plutôt que de simplement donner une réponse.
• Améliorer l'interprétabilité des modèles, car les étapes intermédiaires sont visibles.

Où CoT peut dégrader la qualité :

• Tâches simples où des raisonnements supplémentaires ne font que ralentir et peuvent introduire des erreurs.
• Tâches où le modèle a tendance à faire des erreurs de raisonnement — la génération de pas intermédiaires incorrects mène à une réponse erronée.
• En cas de contraintes de temps ou de ressources, lorsque la génération de longues chaînes de raisonnement n'est pas pratique.

Ainsi, CoT est efficace pour des tâches complexes et en plusieurs étapes, mais peut réduire la qualité et l'efficacité dans des scénarios simples ou sensibles aux erreurs.